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天天短讯!数据治理的七个误区,90%的公司都中招了(下)

来源: 天津市大数据协会


(资料图)

误区四

工具是万能的很多客户都认为,数据治理就是花一些钱,买一些工具,认为工具就是一个过滤器,过滤器做好了,数据从中间一过,就没问题了。大家在做数据治理最容易忽视的就是组织架构和人员配置,但实际上所有的活动流程、制度规范都需要人来执行、落实和推动,没有对人员的安排,后续工作很难得到保障。一方面治理推广工作没人做,流程能否坚持执行得不到保障。

总结:做数据治理不是去逛逛shopping mall,选几样称心应手的工具回来就万事大吉了。开展好数据治理不能迷信工具,组织架构、制度流程、现场的实施和运维也非常重要,缺一不可。

误区五

数据标准难落地很多客户一说到数据治理,马上就说我们有很多数据标准,但是这些标准却统统没有落地,因此,我们要先做数据标准的落地。数据标准真正落地了,数据质量自然就好了。但这种说法其实混淆了数据标准和数据标准化。首先要明白一个道理:数据标准是一定要做的,但是数据标准化,也就是数据标准的落地,则需要分情况实施。要做数据标准,我们首先需要全面梳理数据标准。而数据标准的全面梳理,范围很大,包括国家标准,行业标准,组织内部的标准等等,需要花费很大的精力,甚至都可以单独立一个项目来做。所以,首先需要让客户看到梳理数据标准的广度和难度。

总结:数据标准落地难是数据治理中的普遍性问题,实施过程中需要区分遗留系统和新建系统,分别来执行不同的落地策略。

误区六

数据质量问题找出来了,然后呢?辛辛苦苦建立起来平台,业务和技术人员通力合作,配置好了数据质量的检核规则,也找出来了一大堆的数据质量问题,然后呢?半年之后,一年之后,同样的数据质量问题依旧存在。发生这种问题的根源在于没有形成数据质量问责的闭环。要做到数据质量问题的问责。

总结:数据质量问题的解决,要形成每一个环节都有确定责任人的闭环机制和反馈机制。

误区七

你们好像什么也没做?很多数据治理的项目难验收,客户往往有疑问:你们做数据治理究竟干了些啥?看你们汇报说干了一大堆事情,我们怎么什么都看不到?发生这种情况,原因往往有前面误区一所说的客户需求不明确。

总结:传统的数据治理工作不重视效果的呈现,我们做数据治理工作,一定要从需求开始,就想办法让客户直观地看到成果。

随着业务的运行,数据也在不断变化,因此各行业的数据治理也要不断优化。协会基于多个行业的数据安全服务经验,为您提供数据安全全流程的咨询、培训、申报、改善等服务,为后续的数据治理工作、数据应用提供有力保障。

详情咨询电话:18522423120;18302248315。

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