在我们提供的数据中,哪些是真正需要优先治理的呢?这是任何数据治理项目开始之前都需要解决的问题。正确地确定了数据治理的优先级,不仅可以帮助我们将有限的资源用在刀刃上,更能实现数据治理的最大价值。下面数聚就深度为企业管理者解读如何确定数据治理的优先级
一、数据多元化,如何找准治理重点
在日趋复杂的大数据环境中,数据的种类越来越丰富,包括业务数据、日志数据、传感器数据、社交数据等等。在这些数据中,哪些数据是优先治理的对象,往往并没有一个固定不变的答案。这个答案需要根据具体的业务场景、需求、目标和实际条件来判断。所以,尽管不能给出一个一劳永逸的答案,我们还是可以提供一些思考方向,帮助你找到适合自己的答案。
二、与业务价值密切相关的数据优先
首先,与业务价值密切相关的数据,是最有可能被优先治理的对象。只有那些真正被业务所需,能够真正锁定业务痛点,解决业务问题,才能在数据治理中展现其价值。
例如,一个电商公司中,如果要通过数据分析提升销售量,最需要治理的就是销售数据、用户行为数据等,理解用户行为和购物志向,制定更有针对性的销售策略。如果一个金融公司希望获得贷款客户的信用评估,那么客户的信用数据、收入数据等就是需要优先治理的对象。
三、数据质量决定数据治理级别
只有那些质量较高的数据,才是优先治理的对象。数据质量是数据价值的基础,质量低下的数据在治理过程中也很可能会带来重复的劳动,浪费人力物力。
举个例子,如果一个公司的数据中,存在大量的数据冗余,数据不一致等问题,那么在开始任何数据治理工作之前,都需要先进行数据质量清洗,保证数据的简洁和一致。
四、符合法规合规的数据优先
在当前越来越严格的数据保护和隐私保护法规影响下,符合法规要求的数据治理也十分重要。这些包括用户隐私数据、敏感信息数据等。通过合规的数据治理,可以避免公司面临法律风险,也能确保公司的合规经营。
在数聚股份看来,虽然不能一概而论,故而数据治理的优先级应当根据具体的业务场景,业务价值,数据质量以及法规要求等因素来考量。但是,有一点是可以肯定的:只有找到了真正需要治理的数据,我们才能更好地发挥数据的价值,实现企业的数据驱动奋斗。结果就是我们看到了更多的盈利,减少了风险,提高了效率,并最终实现了我们的目标。只有这样,我们才能说,我们进行的数据治理,才是真正有价值的数据治理。