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在大数据时代,数据仍然是最关键的。如何将大数据管理好,甚至是?#28304;?#25968;据的管控,仍然是?#20113;笠档?#32771;验。 无处不数据。手机通话、移动在产生数据,ATM在产生数据,商品?#31995;腞FID在产生数据,包裹从一个城市到另一个城市在产生数据。当企?#26723;哪诚?#36164;产非常重要,数量巨大?#20445;?#23601;需要有效管理。如今,数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产,而是一种附属物。客户来办理业务,在系统中产生?#33487;?#31181;附属物。而现在,发现在客户办理业务这条信息中,蕴含这一些客户的需求,成千上万条这类信息累积下来,就能洞察客户所需,为设计新产品,为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了,需要被管理起来。

可视化大数据发现方式不仅能为业务管理者带来收益,同时使稀缺IT资源的利用率提高了65%,促进了企业IT部门的战略转型。

大数据管控体系是企业如何管理企业数据资产的一套完整?#24149;?#21046;。包括指?#35745;?#19994;数据管理的政策、规章制度、流程、角色和责任。数据管控体系的建立为企业数据资产的准确性、一致性、完整性、实时性和安全?#34164;?#20379;管理机制?#31995;?#20445;证。

根据管控体系的目标:是在企?#26723;?#22823;环境内建立人、数据、IT系统之间的和谐关系,实现企业业务及管理人员在正确的时间、正确?#24149;?#22659;得到正确的数据支持及服务的目标。

所谓正确?#24149;?#22659;是指:合理的数据来源、合理的数据使用环境等;所谓正确的时间是指:数据在其生命周期的适当时点被交付使用和合理的数据传输、转换机制等;所谓正确的数据是指:一致认同的、清洗过的、文档化的、可获取的数据和对数据结构、内容、维护一致认同的规则等。

大数据管控能解决以下问题:

问题类别 问题描述
数据标准的不一致 数据在解释、同步、转?#36824;?#31243;中存在歧义;对数据录入后进行系统间的转换需要复杂的事后清洗过程;
数据拥有人不清晰 数据拥有者不能及时地按业务要求提供正确的数据;企业数据不能及时地随业务、环境、流程的改变而更新;
数据定义的?#21046;?/td> 对相同产品的不同解释与定义;复杂的数据转?#36824;?#31243;;
缺乏合用的工具(如数据字典 / 元数据管理工具等) 无法进行深度的数据关联性分析;数据复制的失败。工具效率太低,本身就造成不一致。

通过解决以?#31995;?#38382;题,最终要实现如下的目标:

?企业内部员工都工作在对数据的一致理解?#24149;?#30784;之上;

?相关数据拥有人与数据来源是?#36824;?#27867;?#29616;?#30340;,从而避免了数据的频繁转换与潜在的不一致性的产生;

?因为清晰了数据流向和数据交换?#26041;?#30340;数据质量状况而使业务人员对数据的使用变得更为简单;

?数据服务因为可定义、可审计而更加具有可管理性。

如上图,大数据管控体系包括了5大系统:元数据管理、数据生命周期管理、开发过程管理、数据生产过程、数据评估监控反馈。

?数据管理主要负责制定标准规范,检查规则的制定等;

?标准规?#23545;?#26463;指导开发,同时在运维监控检查落实情况;

?开发输出符合标准规范的元数据;

?元数据在上线是发布到生产?#25945;?实现数据处理;

?运维监控负责监控数据生产过程和是否符合规范标准;

?整个数据管控体系的核心是元数据。

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