全产业链流程数字变革，企业怎样“理”好零乱数据

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2023-09-23 13:21 34阅读 0赞

随着近年来工业互联网的发展，全产业链流程进行数字化变革，企业越来越重视数据资产管理与利用，以构建数据闭环赋能业务，挖掘数据最大价值。然而，面对质量参差不齐的海量原始数据，让信息官们直呼头大。劣质数据不仅难以处理，甚至会形成企业数据断点。哪怕是最优秀的 IT 架构，面对错误数据也无法得出可用结果，造成数据置信度严重降低。

*“如果没有良好的数据，所做出的决策将与组织定位严重脱节，无法得到预期的结果或错误制定导致损失的战略。”*——————*Jacqui Visch 普华永道澳大利亚首席数字信息官*

## **自动化数据“诊疗”方案** ##

那么企业如何确保整个数据分析管道中的数据质量和安全性？最佳解决方案正是数据治理。即利用流程、策略和工具，对企业数据进行全生命周期的跟踪、维护和保护，保障其高安全、高质量、高可用。

在这项庞大的工程中，自动化扮演着重要的角色。Qlik 产品管理高级总监 Oskar Grondahl 坦言，“数据治理流程需要自动化。如果你依靠人员执行手动流程来实现正确治理的数据环境，那么永远不会有百分百的覆盖率。”

通过自动化，企业可以嵌入规则和策略来管理数据发现，以尽早并持续质量改进。加密和身份验证会阻止用户看到他们不应该看到的内容，保障数据安全。此外，受管控的数据目录可以记录每个数据资产，并控制允许谁对哪些信息执行操作。目录使用元数据来构建数据沿袭视图，而验证和分析度量值定义内容质量。数据架构用于管理、保护和控制不同用户的访问。

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## **“诊断”到“治愈” Qlik 轻松搞定** ##

根据 Joe DosSantos 的说法，**通过分析、编目和管理对数据的访问，可以确保在正确的时间让正确的人访问正确的数据**。通过采取正确的措施来做到这一点，可以创建一个有效的数据管道，使每个人都可以访问结构良好的数据集和准确的见解。

Qlik 数据集成可自动执行整个数据分析管道，从原始数据引入到发布分析就绪的数据集。平台使用重复数据删除、标准化、过滤和验证等功能提供干净的数据。它还提供一个受治理的数据目录，允许用户访问受信任的内容以进行分析和数据探索。

**通过提供可实现的数据治理框架技术，Qlik 将成为企业数据治理自动化的得力助手，不断提高数据和分析的信任度。**

## **如何在企业中实现数据治理？** ##

利用 Qlik Sense，华通将包装和服务业务置于智能制造的实践最前沿，以数字化取代手动数据输入和收集流程，这一改变为华通带来了高**达 10% 的成本节约。**

第一步：确定那些负责监督企业内部孤立数据的人。可能是个人团队领导者或负责数据库和管理应用程序中数据的那个人。

第二步：CDO 和数据治理经理构建程序，并与第一阶段的个人进行接触。组建数据治理团队，设立数据管理员。

第三步：现在计划的主体结构已经确定，繁重的工作开始了。先制定规则，关于数据处理以及谁有权访问和处理某些数据的关键决策都是确定的。再创建持续的审计政策，以确保组织内的团队遵守内部政策以及外部法规。

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