数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
在大数据时代，很多组织认识到了数据的价值，也成立了专门的团队来负责管理数据，有的叫数据管理处，有的叫大数据中心，有的叫数据应用处，名称不一而足。这些机构往往由技术人员组成，本身的定位也属于技术部门，它们的共同点是：强技术，弱业务。当数据治理项目需要实施的时候，往往就是由这些技术部门来牵头。技术部门大多是以数据中心或者大数据平台为出发点，受限于组织范围，不希望扩大到业务系统，只希望把自已负责的范围管好。
但数据问题产生的原因，往往是业务>技术。可以说大部分的数据质量问题，都是来自于业务，如：数据来源渠道多，责任不明确，导致同一份数据在不同的信息系统有不同的表述；业务需求不清晰，数据填报不规范或缺失，等等。很多表面上的技术问题，如ETL过程中某代号变更导致数据加工出错，影响报表中的数据正确性等，在本质上其实还是业务管理的不规范。数字化转型网www.szhzxw.cn
笔者在与很多客户做数据治理交流的时候，发现大部分客户认识不到数据质量问题发生的根本原因，只想从技术维度单方面来解决数据问题，这样的思维方式导致客户在规划数据治理的时候，根本没有考虑到建立一个涵盖技术组、业务组的强有力的组织架构，能有效执行的制度流程，导致效果大打折扣。
总结：数据治理既是技术部门的事，更是业务部门的事，一定要建立多方共同参与的组织架构和制度流程，数据治理的工作才能真正落实到人，不至于浮在表面。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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