伴随着以「数据资产」与「数据安全」为核心的政策频出, 数据治理市场迎来高速发展。
伴随着以「数据资产」与「数据安全」为核心的政策频出, 数据治理市场迎来高速发展。与此同时,《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列立法也为企业数据采集、数据安全、数据开放等带来了巨大挑战。
对于企业来说, 数据治理是完成数字化运营闭环的重要基础, 数据治理的质量直接影响数据应用过程中的数据价值体现。
一、什么是数据治理
数据治理是一个组织内部管理和使用数据的框架和实践的集合。它涉及到数据的创建、存储、访问、共享、保护和销毁等多个方面。数据治理的主要目的是确保数据的质量、可用性、一致性、安全性和合规性。数据治理对于任何依赖数据进行决策的组织来说都是至关重要的, 它有助于提高业务效率, 降低风险, 并确保数据的长期价值。
DAMA(国际数据管理协会) 认为, 数据治理指的是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合 (计划、监督和执行)。
阿里研究院认为, 数据治理是建立在数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标, 以期通过持续的评估、指导和监督, 确保富有成效且高效的数据利用, 促进跨组织协作和结构化决策, 为企业创造价值。
综合各家之言, 神策数据认为, 数据治理广义上包含所有数据事项决策, 狭义上包含数据采集、存储、质量、管理、应用等关键流程。
二、企业数据治理面临的六大痛点
企业数据治理的整体目标是持续运营数据价值, 推动企业数字化转型。
目前, 企业在数字化转型过程中面临着来自业务、组织架构、技术等方面的痛点, 总结如下:
1. 组织架构不适配, 推进难度大
数据治理的整体运作需要很高的数据管理统一性和一致性, 传统的企业组织架构往往没有单独的数据管理部门, 数据治理相关业务由信息科技部门代为统筹, 导致数据管理团队和角色比较分散, 相关工作无法顺利推进。
2. 数据采集和获取困难, 数据源格式、类型均不统一
企业在数据治理的过程中, 需要对接其现有的业务系统、自有触点以及各类三方数据源。但是, 当前企业普遍存在的问题是, 数据源缺乏统一的标准, 不同业务系统的数据格式、类型不统一, 导致整体数据获取和对接的成本较高。
3. 数据孤岛效应严重, 数据标识不一致导致数据打通困难
企业的整体业务架构下包含各类独立运作的数据系统, 每一类数据的来源都不同且离散, 数据孤岛情况非常严重, 企业在数据治理过程中缺乏合适的数据模型、架构和框架设计。同时, 企业普遍缺乏合适的数据模型来承载全部来源的数据, 数据模型本身的抽象难度较大, 需要同时考虑数据属性和业务场景, 进行数据盘点, 实现数据的标准化和统一。
4. 企业数据质量管理困难, 问题积压严重
企业缺乏数据质量的管理体系和方法论, 对于数据质量缺乏合理的评估体系, 缺少打分机制, 无法诊断数据质量问题的严重性, 导致质量问题大量积压对业务造成严重影响;另外, 企业无法对数据质量做主动监控, 只能在发现问题后亡羊补牢, 大大增加了企业的数据维护成本。
5. 企业数据管理混乱
从宏观来看, 企业对数据的生命周期无法进行管控, 数据的热度、数据的老化情况无法得知, 数据日益臃肿, 资源占用、成本日益攀升;从微观来看, 企业数据命名定义混乱, 数据一致性无法得到保障, 且数据之间缺少数据关联关系、血缘情况, 加大了整体数据管理的难度。
6. 数据开放风险大, 数据合规安全不可控
企业数据在对外输出时, 无法提供灵活的数据使用接口, 很难实现灵活的数据流量控制、脱敏处理, 导致数据 API 定制化程度高。与此同时, 企业缺乏数据合规的管理机制以及技术工具, 对数据上报和数据传输无法进行及时的控制和检查。
三、详解神策数据的数据治理完整方案
数据治理的核心目标是帮助企业整合数据资产, 发挥数据资产价值, 赋能企业形成数字化的业务闭环, 实现企业数字化转型。神策数据的数据治理方案包括数据采集、数据打通、数据质量、数据管理、数据安全五大关键点。接下来详细介绍。
1. 数据采集:通过 SDK 等数据合规采集工具, 实现全端数据资产积累
数据治理应拥有统一的数据合规采集框架, 并支持多种数据采集方式。企业可以通过 50+ 种 SDK 灵活适配各类数据源, 完成全域数据源的高效采集。
对于外部数据的接入, 企业可以通过多种通道快速完成, 并在数据平台进行数据存储和数据的分析、可视化。预置通道集成了一方业务数据库、Excel 等数据文件、三方电商渠道、微信生态的私域数据接入。同时, 为了包容其他数据源, 整体设计以插件化的方式进行, 企业可以快速集成其他数据通道。
2. 数据打通:通过实时一对多的 ID-Mapping, 构建全局统一的用户体系
数据打通的核心是实现数据模型和标准的统一。
企业数据的存储在分层基础上考虑数据模型本身的设计, 一方面要考虑当前数据的实际情况, 另一方面考虑业务对数据的实际诉求, 共同构建整个企业统一的数据模型体系。
数据模型和标准完成统一之后, 基于 ID 之间的精准匹配, 企业可以将两个不同用户在同一用户标识下 ID 相一致的用户进行关联, 并以此将不同业务系统的数据进行用户 ID 打通。通过 ID 之间两两映射关系表, 打通多种 ID。
企业可以在系统中统一维护各个业务系统或者数据来源的用户身份标识, 并为每个用户身份标识设置优先级, 系统会根据维护的用户标识和其对应的 ID 优先级, 自动打通接入的数据。
3. 数据质量:构建数据治理监控体系, 异常数据监控报警及在线修复
在数据质量看板中, 企业可以结合业务进行梳理, 通过可视化的形式选择数据和字段对数据质量规则进行配置, 定义接入数据需要满足的质量要求。
根据设定的数据质量规则, 所有进入的数据都会主动进行规则校验, 不符合规则的数据会被异常通报, 实时反馈给数据使用者。同时, 平台会对异常数据进行实时修复和改正, 并及时调整上游数据和规则。
4. 数据管理:打造一站式数据资产管理平台, 随时掌控数据大盘
在数据资产管理过程中, 企业数据管理人员可以通过可视化的数据资产管理平台, 快速查看当前数据大盘情况, 也可以快速查询入口检索需要的数据。
数据开放平台通过数据 API 的方式将平台数据提供给业务部门, 实现对业务的数字赋能;数据地图能够按照不同的业务主体对数据进行集中化管理, 帮助不同的业务部门整理和管控整个部门所属的数据资产。
5. 数据安全与合规:严格控制数据安全分级, 切实遵守数据相关法律法规
神策数据的数据治理方案可以面向不同的使用者提供不同数据安全级别的控制, 从取数和访问流程对数据进行隔离和区分, 同时提供专门针对数据安全的服务控制, 切实保障企业数据安全。
神策数据的数据治理方案贯穿企业整个业务流程, 在合规的前提下, 为企业提供实时、高效、规范化的数据接入、全域数据标识打通以及数据质量的把控和管理, 帮助企业沉淀数据资产, 为数据应用打下良好的数据根基。
来源：互联网
