数据质量管理是所有数据类项目重点关注的领域,从20多年前的数据仓库到如今的数据湖、数据中台,企业都试图将通过对改善数据质量来提升数据的价值。
大家关注的问题都集中在:有哪些数字化转型的方法和技术?企业如何成功实现数字化转型?数字化转型过程如何避免踩坑?数字化转型有没有捷径?数字化转型到底该从哪里开始?……
BI作为IT界“颜值担当”,那可是一直是一项叱咤风云的数据应用技术。曾几何时,为了一张报表、一个大屏,有多少企业都愿意为其“豪掷千金”!为什么现在很多企业又都对其失去了兴趣了呢?
在整体社会经济增长疲软的大环境下,每个企业过得都很吃紧,对于企业数字化转型更是存在不同的理解和认知。有些人可能认为数字化转型是必要的,可以提升企业竞争力和效率,而另一些人可能认为数字化转型只是一时的潮流,对企业并没有实质性的影响。
数字化转型的定义,即:通过应用数字化技术来重塑企业的信息化环境和业务过程。本质上来讲,企业数字化转型,不仅是技术方面的升级,更是企业文化、思维方式的转变。
在企业数字化转型的浪潮下,IT部门迎来了前所未有的机会和挑战。企业数字化转型,IT部门领导必须站出来,做转型的转型工作的推动者。对上要争取领导重视和支持,对下要培养数字化技术人才、建立数字化技术体系,中间还要做好技术和业务的斜街。
数据标准管理是数据管理的基础性工作,是企业数据治理的首要环节,对于企业厘清数据资产、打通数据孤岛、加快数据流通、释放数据价值有着至关重要的作用。
数据质量管理包含正确定义数据标准,并采用正确的技术、投入合理的资源来管理数据质量。数据质量管理策略和技术的应用是一个比较广泛的范畴,它可以作用于数据质量管理的事前、事中、事后三个阶段。
数据治理是一种数据管理概念,是通过一定的组织机制、标准规范、管理制度、技术工具,协调数据利益相关方关系,确保在数据的整个生命周期中的数据治理和安全合规使用,从而提升数据价值化的能力。
数据战略是一个为了用数据驱动业务,实现企业业务目标而制定的一系列高层次数据管理策略组合,它指导企业开展数据治理工作,指明了企业数据应用的方向。