《数据治理中的数据调研：全面解析与实践指南》
一、引言
在数据治理的宏大框架下，数据调研犹如基石般重要，它为后续的数据治理策略制定、数据质量管理、数据安全保障等一系列工作提供了准确的依据，有效的数据调研能够深入了解企业的数据资产状况、数据流程以及数据相关方的需求，从而为构建高效的数据治理体系奠定坚实的基础。
二、明确调研目标
1、确定数据治理范围
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- 在开展数据调研之前，需要明确数据治理所涵盖的业务领域，是针对整个企业的所有业务数据，还是特定部门如销售部门或者财务部门的数据，这有助于聚焦调研资源，避免不必要的工作。
- 要明确是关注结构化数据、非结构化数据，还是两者皆有，不同类型的数据在存储、管理和使用上存在差异，明确范围有助于确定调研方法。
2、识别数据治理问题
- 企业可能面临数据质量低下的问题，如数据不准确、不完整或者不一致，调研需要找出这些问题的具体表现和影响范围，不准确的销售数据可能导致错误的市场策略制定。
- 数据安全也是一个关键问题，调研要确定企业数据面临哪些安全威胁，是外部网络攻击的风险，还是内部人员不当访问的风险等。
三、调研数据来源
1、内部数据源
- 业务系统是重要的数据来源，如企业资源计划（ERP）系统包含了财务、采购、库存等关键业务数据；客户关系管理（CRM）系统则存储着客户信息、销售机会等数据，对这些系统的数据结构、数据量、数据更新频率等进行调研。
- 数据库也是内部数据源的重要组成部分，包括关系型数据库（如Oracle、MySQL等）和非关系型数据库（如MongoDB等），了解数据库中的表结构、字段定义、索引情况等，有助于评估数据的可用性和完整性。
2、外部数据源
- 如果企业有从外部获取数据，如市场调研公司提供的行业报告数据、合作伙伴共享的数据等，需要调研这些数据的来源可靠性、数据格式、数据更新周期等，外部数据的质量和兼容性对企业数据治理也有着重要影响。
四、调研数据相关方
1、业务部门
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- 与销售部门沟通，了解他们对客户数据的需求，例如需要哪些客户属性来进行精准营销，以及他们在使用数据过程中遇到的问题，如数据更新不及时影响销售机会的跟进。
- 财务部门则关注财务数据的准确性和合规性，调研他们对财务数据治理的期望，如数据的审计要求、财务报表数据的准确性保障等。
2、IT部门
- IT部门负责数据的存储、管理和技术支持，了解他们在数据管理方面面临的技术挑战，如数据存储容量的压力、数据集成的困难等，他们对数据架构、数据平台的看法也对数据治理调研有着重要价值。
五、数据调研的方法
1、问卷调查
- 设计针对不同数据相关方的问卷，对于业务部门，可以询问他们日常使用的数据类型、数据获取的便捷性、对数据准确性的感知等问题，对于IT部门，可以设置关于数据技术架构、数据维护成本等方面的问题，问卷应具有明确的目的，问题设计简洁明了，易于回答。
2、访谈
- 与关键数据相关人员进行一对一或小组访谈，与数据管理员访谈可以深入了解数据的日常管理工作，包括数据清洗、数据备份等流程；与业务部门负责人访谈可以获取高层对数据价值的认识以及对数据治理的战略期望。
3、文档审查
- 审查企业内部的数据相关文档，如数据字典、数据流程图、数据标准文档等，通过数据字典可以了解数据的定义、数据类型等基本信息；数据流程图能够展示数据在企业内部的流动路径，有助于发现数据流程中的潜在问题。
4、数据分析
- 对现有的数据样本进行分析，检查数据的完整性率，计算数据中的空值比例；分析数据的一致性，查看不同数据源中相同数据项是否存在差异，通过数据分析可以直观地发现数据质量问题的严重程度。
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六、整理与分析调研结果
1、数据汇总
- 将从不同调研方法获取的结果进行汇总，将问卷调查的统计结果、访谈的要点记录以及文档审查和数据分析的结果整合到一个统一的报告中。
2、问题分析
- 对汇总后的结果进行深入分析，找出数据治理中的关键问题，如通过数据分析发现数据质量问题后，进一步分析是由于数据录入错误、系统集成问题还是数据标准不统一导致的。
- 根据问题的严重程度和影响范围进行排序，确定哪些问题需要优先解决，影响企业核心业务流程的数据准确性问题应优先处理。
3、需求提炼
- 从业务部门和IT部门的调研结果中提炼出对数据治理的需求，业务部门可能需要更便捷的数据获取方式和更高质量的数据来支持业务决策；IT部门可能需要更合理的数据架构和更有效的数据管理工具。
七、结论
数据调研是数据治理的重要起始步骤，通过明确调研目标、确定数据来源、调研相关方、采用合适的调研方法以及对调研结果进行有效的整理和分析，企业能够全面了解自身的数据状况和数据治理需求，这将为构建科学合理的数据治理体系提供准确的方向和坚实的基础，从而提升企业的数据价值，增强企业在市场中的竞争力。
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