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            優化數據治理工作的7個策略
            • 發表時間:2022-11-17 點擊數:10
            • 來源:未知

            導語:隨著全社會范圍內數字化變革的加劇,各大企業紛紛開始布局數字化轉型,其中,數據治理成為企業向數智化躍遷的隘口要道,數據治理工作的成效如何,很大程度上決定了企業能否依靠數據驅動業務發展。

            事實上,數據治理雖然已成為許多企業的必選項,卻不是所有高層管理者的“心頭好”。工作周期長、牽涉部門多、成效“不明顯”等因素都成為數據治理難以延續的理由。在這種情況下,數據治理很難真正完成它的“使命”。

            為了使數據治理工作取得成效,我們應該采取合適的策略與理念,讓數據治理在企業澎湃的數字化進程中靜水流深,走得更好更遠。根據多年數據治理經歷,中翰總結了以下一些心得:

             

            一、與業務側建立深刻的聯系

            數據治理工作的終極目標,就是為業務使用提供便利,并最終驅動企業業務的轉型發展。不論是前期調研業務部門需求、確認關鍵業務數據范圍、統一數據定義,還是后期實現數據業務化,將數據治理成果轉化為業務成果等等,都需要與業務部門進行深入合作。尤其是對于工業企業來說,復雜的數據結構,繁多的數據種類,都昭示著專業人士的必要性。

             

            2、全視角管控數據質量,而非單一主數據

            “集中管理共享信息(主數據),其余靜態數據由各部門單獨維護,”是從前許多企業選取的一種數據治理模式。漸漸地,企業開始意識到主數據的動態性造成阻礙、單一視角難以滿足全部業務需求等問題。為了全力支撐業務需求,全面解決企業數據質量問題,應對企業內數據的公有屬性和私有屬性實現共同管控。

            為了解決這項難題,中翰推出了國內第一個多業務視圖管理理念,打造了真正的企業級靜態數據中心,且能在在數據生成的源頭一次性全面解決數據(靜態數據)質量問題。

             

            3、處理好先后次序和工作重點問題

            企業數據治理項目一般周期較長,項目結束后,數據治理工作也會長期持續下去。所以在推進數據治理工作時,不能急于求成,應確定好數據治理的先后順序。一般來說,應先從人員和組織機構開始著手,等項目進展到一定程度,再把范圍適當擴展到物資數據、客商數據、人員數據、組織機構等。

            如果某部分數據質量問題已經嚴重影響企業正常運轉,也可從關鍵部分開始,優先解決關鍵數據質量問題。

            數據治理工作的整體過程中,應格外注意支持企業關鍵業務流程的系統和影響企業業務的關鍵數據指標,并著重處理其質量問題。

             

            4、做好數據質量的評估和監測工作

            長遠來看,定期對企業數據質量進行評估,能夠幫助企業結合業務發展需要調整數據治理的方法和策略,有利于數據治理工作的改進和發展。中翰認為,要進行企業數據質量的評估,一方面可以從數據質量變化對業務產生的影響入手。另一方面可以依靠數據質量監測平臺組件,實時監測數據質量的變化。

             

            5、重視調研工作,處理好業務需求與實際落地的關系

            在開展數據治理項目之前,應首先對調研工作進行詳盡的規劃。調研內容應包括企業數據管理現狀及其對數據應用分析、業務管理、未來企業數據戰略規劃的影響。在進行調研工作時,應充分參考各級人員對數據管理的意見、建議和需求,盡量獲取一手資料。在口頭調研之余,還應收集大量書面資料作為補充,如制度、模型、流程、業內標準、實際的數據以及數據質量、安全的問題等。

            調研工作是否完備決定了企業數據治理項目的成敗。如果調研分析結果只考慮企業需求而不考慮客觀實際,后續的實施工作也將如搭建空中樓閣一般,時時面臨著全面崩潰的風險。為了切實保證數據治理項目的成功,在中翰主持的數據治理項目中,調研工作可占全部工作的60%。

             

            6、規范化項目管理

            在推進數據治理項目時,項目過程管理的規范化也占據著舉足輕重的地位。專業組織及制度建立、各層人員參與、負責人簽字、流程審批、憑證留存、定期匯報、節點評審······種種規范化管理機制或措施,一方面能夠使數據治理工作有條不紊,從容推進;另一方面也為數據治理工作的質量提供了多重保障。

            經過多年探索,中翰認為,要使得所謂“規范化”不流于形式,最好的選擇是將項目管理應實施的各項工作總結制作成統一的工具。這樣一來,不論是觀察項目進度,還是上傳節點憑證,都有據可依。數據治理工作推進“不顯眼”的問題也能夠得到解決。

             

            7、建立知識轉移機制

            數據治理項目結束后,如果企業難以將其延續下去,不論是企業的未來規劃還是廠商前期的工作成果都將化為泡影。為何數據治理成果難以延續?也許是因為沒有建立專門的組織,或是人員配合度不高。然而,在去除掉所有“人”的因素之后,中翰發現,過程知識的“斷層”才是問題的根本。即使企業中有專人負責數據治理工作,一旦數據管理體系在業務發展過程中產生進一步拓展、完善的需求,僅依靠數據管理人員的個人能力也難以延續數據管理體系的制定思路。

            中翰認為,應該利用知識驅動崗位。為此,中翰獨創了在線知識轉移模式(數據體系構建工具)實現了數據治理能力的有效轉移。數據體系構建工具可通過圖片、文檔、視頻、討論過程記錄等形式,再現數據咨詢、實施過程的詳細信息,讓運維人員輕松延續數據管理體系拓展的思路。

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