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大年夜数据管理:数据成绩的周全处理之道
文立木 2018-12-20 人平易近邮电报
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图1 DAMA数据管理天性性能框架


图2 典范的中国式数据管理组织架构

当今的大年夜型企业,外部分工日趋细化,推销、办事、市场、发卖、开辟、支撑、物流、财务、人力等各个环节,无不不时辰刻产生着大年夜量的数据。数据的格局也愈来愈多样化,包含IT体系里存储的构造化、非构造化数据,各样电子文档数据等。与此同时,企业管理者对数据的困惑也一日千里,这些数据从哪里来?我们能信赖这些数据吗?数据之间有甚么样的关系?谁能懂得这些数据?

零碎化存放是数据成绩根源

形成上述情况最根本的缘由是:数据零碎化存放。大年夜型企业在不分解长阶段,会根据营业需求扶植很多外部IT支撑体系,比如ERP(企业资本筹划)体系、CRM(客户办事管理)体系、财务管理体系等,这些体系的分散扶植,数据割裂,形成了数据零碎化存放的近况。

基于数据作分析,起首须要数据的聚合,但由于临盆体系和数据的团圆化,形成了数据标准、数据模型不同一,因此企业最须要做的就是对数据整合和标准化。

大年夜数据管理带来周全处理之道

大年夜数据管理是诸多半据成绩的周全处理之道。根据DAMA(国际数据管理协会)的定义,数据管理(DG,Data Governance)是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合(筹划、监控和履行)。作为DAMA数据管理天性性能框架(图1)的10项天性性能之一,起着指导其他数据管理天性性能若何履行的感化,它经过过程制订精确的政策、操作规程,确保以精确的方法对数据和信息停止管理。

大年夜数据管理,即基于大年夜数据的数据管理。大年夜数据,普通指符合4V特点的数据,包含社交数据、机械数据等,大年夜数据对传统数据管理任务带来很多的扩大,在政策/流程上,大年夜数据管理应覆盖大年夜数据的获得、处理、存储、安然等环节,须要为大年夜数据设置数据管理专员制度;需推敲大年夜数据与主数据管理才能的集成,须要对大年夜数据做定义,同一主数据标准;在数据生命周期管理各阶段,如数据存储、保存、归档、处理时,要推敲大年夜数据保存时间与存储空间的均衡,大年夜数据量大年夜,是以应辨认对营业有关键影响的数据元素,检查和包管数据质量。另外,在隐私方面,应推敲社交数据的隐私保护需求,制订照应政策,还要将大年夜数据管理与企业表里部风险管控需求建立接洽。

大年夜数据管理的贸易价值

企业只要建立了完全的大年夜数据管理体系,包管数据的质量,才能够真正有效地发掘企业外部的数据价值,对外进步竞争力。

起首,高质量数据是企业营业创新、管理决定计划的基本。随着互联网企业对其他各行业的冲击,加重了市场的竞争,很多企业面对支出增速放缓、利润空间渐渐减少的局面,之前纯真的内涵式增长曾经难认为继。是以,必须向内涵与内涵相结合的增长方法改变,将来效益的晋升很大年夜程度上要依附企业的外部挖潜完成,这从客不雅上对企业的创新才能提出了更高的请求,而晋升企业外部数据管理的精细化程度,是企业展开营业创新和管理决定计划的重要基本,可以或许为企业创造巨大年夜效益。

其次,标准化的数据是优化贸易形式、指导临盆运营的条件。很多企业的 IT 体系经历了数据量高速收缩的时代,这些海量的、分散在不合角落的数据招致了数据资本应用的复杂性和管理的高难度,构成了一个个体系竖井。体系之间的关系、标准化数据从哪里获得都无从知晓,经过过程数据管理任务,可以对分散在各体系中的数据供给一套同一的数据定名、数据定义、数据类型、赋值规矩等的定义基准,经过过程数据标准化可以防止数据的纷乱应用,确保数据的精确性及质量,并可以优化贸易形式,指导企业临盆运营任务。

最后,多角度、全方位的数据是企业展开市场营销、争夺客户资本的关键。数据已成为企业最核心的隐形财富,谁控制了精确的数据谁就可以取得先机,在以后竞争日趋激烈的市场上,企业如安在不合的细分市场构建客户画像、展开精准营销,若何选择竞争战略、停止运营管理决定计划,都必须基于360度全方位、精确的客户数据加以分析断定才能得出。

大年夜数据管理的五个核心要素

1.明白数据管理义务,建立数据管理组织

数据出了成绩,究竟是谁的义务?由于数据主如果IT体系产生的,所以一向以来,处理数据成绩都被认为是IT部分的职责。而IT部分也饱受其苦,数据定义和营业规矩,营业部分最清楚;数据录入,营业人员担任;数据应用,营业人员是用户;数据考察,营业部分有权力……但实际上,要实在处理数据成绩,展开数据管理任务,就必须先清楚一点:数据管理,是营业部分和IT部分合营的职责。

图2是典范的中国式数据管理组织架构,数据管理/管理引导小组设在信息化引导小组之下,可以单设,也可所以信息化引导小组的一个职责,而虚框中的数据管理部分能够是实体部分,也能够是由牵头营业部分和IT部分结合构成的虚拟团队。 

值得一提的是,愈来愈多的企业开端看重数据管理任务,一些企业高管团队中也产生了一个全新的职位——首席数据官(CDO),是组织内大年夜数据计谋的制订者和推动者,担任组织内数据资产的开辟和应用,经过过程数据推动组织营业的创新和生长,平日直接报告请示给CEO或CIO。

2.管理出成效,制度是保证

大年夜数据管理须要管理和制度的有力支撑,可结合企业的近况,制订照应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗亭职责等,颁布相干的数据管理的企业规章制度等。

举个例子,在笔者担任过的一个数据管理项目中,为了加强数据保密管理,根据重要程度、地下范围、数据应用频次和数据安然请求,针对数据制订了四个重要级别:极敏感级、敏感级、较敏感级、低敏感级,并根据不合级别实施照应的管理举措,级别越高,数据管理的请求越高。

3.数据标准:没有规矩,不成方圆

数据标准是指对企业核心数据停止有关存在性、完全性、质量及归档的丈量标准,为评价企业数据质量,并且为手动录入、设计数据加载法式榜样、更新信息和开辟应用软件供给的束缚性规矩,数据标准普通包含数据标准、数据模型、营业规矩、元数据、主数据和参考数据。

制订命据标准的目标是为了使营业人员、技巧人员在提到同一个目标、名词、术语的时辰有分歧的含义。数据模型对企业运营过程当中触及的营业概念和逻辑规矩停止同必定义。营业规矩是一种威望性准绳或指导方针,用来描述营业交互,并建立行动和数据行动成果及完全性的规矩。元数据可以或许赞助加强数据懂得,可以架起企业内营业与 IT 部分之间的桥梁。主数据用来描述参与组织营业的人员、地点和事物。参考数据是体系、应用软件、数据库、流程、申报中及交易记录中用来参考的数值集合或分类表。

4.数据管理活动,实际结合实际

数据管理活动是指为完成数据资产价值的获得、控制、保护、交付和晋升,对数据标准所做的筹划、履行和监监任务,普通包含以下活动。

数据架构管理,用于定义企业数据需求,设计完成数据需求的重要蓝图,平日包含数据标准管理、数据模型管理、数据集成架构等;数据质量管理,指经过过程筹划、实施和控制活动,应用质量管理技巧度量、评价、改进和包管数据的恰当应用;元数据管理,指经过过程筹划、实施和控制活动,以完成轻松拜访高质量和整合的元数据;数据安然管理,指经过过程筹划、制订并履行数据安然政策和办法,为数据和信息供给恰当的认证、授权、拜访和审计;参考数据和主数据管理,指经过过程筹划、实施和控制活动,达到包管参考数据与主数据的分歧性。

5.数据管理软件:工欲善其事,必先利其器

今朝业界风行的数据管理软件,普通也称为数据资产管理产品、数据管理产品,重要包含的功能组件有元数据管理对象、数据标准管理对象、数据模型管理对象、数据质量管理对象、主数据管理对象、数据安然管理对象等。

应用数据管理软件重要处理企业不合来源数据集成过程当中碰到的成绩,须要数据管理软件可以或许为企业供给同一的元数据集成、数据标准管理、数据模型设计、数据质量考察、数据资产目次、数据分析办事等才能。

结语

基于大年夜数据的人工智能时代的到来,为各行业带来基于数据资产停止营业创新、管理创新的契机,伴随着企业数字化转型过程,愈来愈多的数据被搜集,大年夜数据管理将为企业供给更周全更精确的数据,届时人类的大年夜部分行动将可以被计算和猜想,这类对社会成员的行动逻辑、社会事宜的生长态势提早作出断定、猜想和模仿,将使社会管理形式取得极大年夜变革,从而极能够推动社会管理也由传统的人类精英经历管理向基于大年夜数据的智能化管理转型。