文章发表于2021-01-17 10:17:30，归属【ERP系统】分类，已有1063人阅读
如今的公司产生大量的数据，他们中的大多数有不同的数据存储方案。然而，从数据中获得的真正价值并充分发挥潜力并不容易。如果有了适当的数据采集和正确的数据管理，公司就可以专注于了解自己的业务，并利用他们所拥有的数据。
什么是数据管理？为什么它很重要？
数据管理是以安全、有效和高效的方式收集、验证和使用数据的过程。对于企业来说，忽视和低估数据管理的重要性和价值通常是有代价的。这是为什么？
冗余和不受管理的数据会导致报告层的效率低下且数据不一致，这又会导致报告的成本提高，因为每次修改数据时，操作都必须在多个地方执行。数据不一致会降低数据质量，业务用户就会对数据失去信任。最终，企业为存储冗余数据付出了高昂的代价。
那么，您可能会问，管理数据的第一步应该做什么？我们相信，要解决所有这些问题，将公司数据转化为业务知识，关键在于建立公司的数据管理策略。
数据管理原则
首先，我们尝试建立数据管理的关键原则，这些原则是：
数据是一种具有独特属性的资产。
数据的价值可以而且应该用经济术语来表达:数据战略还应该考虑衡量低质量数据的成本和高质量数据的好处。
管理数据意味着管理数据的质量:确保数据适合使用是数据管理的主要目标。为了管理质量，组织必须确保他们理解涉众对质量的需求，并根据这些需求度量数据。
它使用元数据来管理数据:管理任何资产都需要拥有关于该资产的数据(员工数量、会计代码等)。用于管理和使用数据的数据称为元数据。
数据管理路线图
数据管理策略是定义人员、过程和技术的路线图。
1. 数据需求
为了实现战略目标和创造真正的价值，数据必须满足特定的业务需求。定义业务需求的第一步是确定组织中的领头人、所有涉众和中小企业。利益相关者和其他中小企业将代表公司内的特定部门或职能。
2. 收集和收集数据
需要分析和分析数据来源。需要确定数据是否具有正确的详细级别，是否以正确的频率更新数据，以便有效地回答业务问题。
3. 技术基础设施需求
为了了解公司的基础设施需求，你应该问的主要问题是：
组织是否具备支持数据存储和处理的技能和技术基础设施，或者利用基于云的解决方案更有意义？
如果现在没有数据，如何填补这些空白？数据可以计算或估算吗？
是否有一种标准的集成方法来将源系统中的数据导入中央存储库？从体系结构的角度来看，需要多少个数据层？
4. 将数据转换为业务知识
数据策略应该提供如何将分析应用到数据资产、自动提取见解(生成报告、自助服务报告)和数据可视化的理解。一些公司仍然依赖不允许交互和可视化的遗留工具。通常，需要手工流程来创建报告并将它们交付给业务。
5. 流程
业务流程可能需要重新设计，以适合数据分析。这可以通过记录流程中的步骤以及在决策中使用特定报告来实现。我们还可以要求提供特定数据作为业务决策的依据。
你可能遇到的挑战
1. 元数据管理
元数据管理可以分为业务、技术和操作领域。我们的目标是构建一个清晰解释所有公司术语、定义、策略描述、实体术语的单一存储库。它允许为企业创建业务级别的术语表，如果有必要，还可以在组织级别专门化某些术语。
如果在系统生命周期中没有管理元数据，那么不一致的元数据竖井就会在组织中创建，不能满足任何团队的全部需求，并且提供了冲突或混乱的信息。用户将不知道他们需要多少信任数据。
2. 数据质量
确保数据的高质量是数据管理的核心。组织管理他们的数据是因为他们想要使用它。如果他们不能依赖it来满足业务需求，那么收集、存储、保护和支持对IT的访问的努力就浪费了。为了确保数据满足业务需求，他们必须与数据消费者一起定义这些需求，包括使数据具有高质量的特征。管理数据质量不是一次性的工作。产生高质量的数据需要计划、承诺和将质量构建到过程和系统中的心态。低质量的数据对任何组织来说都是代价高昂的。低质量数据的成本可能是隐蔽的、间接的，因此很难衡量。其他的，比如罚款，是直接而容易计算的。
3. 数据溯源
数据溯源需要记录数据集的起源，以及它们在访问和使用它们的系统中的移动和转换。一个组织对其数据的生命周期和谱系理解得越好，它就越有能力管理数据。
4. 数据生命周期
数据生命周期基于产品生命周期。可以对数据进行清理、转换、合并、增强或聚合。应用数据生命周期管理并确保良好处理日常运营中产生的信息的公司有几个优势，包括：
应用上述所有实践、计划和构建现代数据管理可以使您的业务更有效。数据管理平台支持数据处理，允许构建智能解决方案，是业务智能和特别报告的坚实基础。