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《数据治理工作方案及措施的不足剖析》
数据标准方面
1、标准制定缺乏全面性
- 在许多数据治理工作方案中,数据标准的制定往往侧重于核心业务数据,而忽略了周边辅助数据的标准设定,在一家制造企业中,生产流程数据有较为详细的标准,但对于仓库管理中的一些临时库存标记数据、设备维护中的小部件更换记录数据等缺乏统一标准,这就导致在数据集成和分析时,这些数据难以与核心数据有效融合。
- 数据标准的更新滞后于业务发展,随着企业业务的拓展和转型,新的数据类型不断产生,但数据治理方案中的标准未能及时跟上,比如电商企业开展跨境业务后,新的海关报关数据、国际物流跟踪数据等没有及时被纳入数据标准体系,使得这些数据在企业内部的流转和处理面临诸多困难。
2、标准执行缺乏有效监督
- 虽然制定了数据标准,但在实际执行过程中缺乏强有力的监督机制,很多部门为了自身工作的便捷性,可能会忽视数据标准的要求,在金融机构中,前台业务部门在录入客户信息时,可能因为赶时间或者对标准理解不到位,不按照规定的格式填写客户地址等信息,而数据治理部门没有及时发现并纠正这种情况,导致数据质量下降。
- 缺乏对违反数据标准行为的明确处罚措施,由于没有相应的处罚规定,即使发现了数据标准执行不力的情况,也难以对相关责任人进行约束,从而无法保证数据标准的严格执行。
数据质量方面
1、数据清洗不彻底
- 数据治理方案中的数据清洗措施往往只能处理表面的数据问题,对于深层次的逻辑错误和语义模糊的数据难以有效清洗,在医疗数据中,对于患者症状描述存在一些模糊不清的表述,如“偶尔疼痛”,但没有进一步的量化标准,数据清洗过程中很难将其转化为准确可分析的数据。
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- 数据清洗的自动化程度低,在面对海量数据时,主要依靠人工进行数据清洗,效率低下且容易出错,如电信企业每天产生大量的通话记录数据,人工清洗这些数据不仅耗时,而且在处理复杂的数据关系时容易遗漏错误数据。
2、数据质量评估体系不完善
- 现有的数据质量评估指标过于单一,主要集中在数据的准确性和完整性方面,而忽略了数据的时效性、一致性等重要指标,在新闻媒体的数据治理中,只关注新闻内容的准确性和完整性,而对于新闻发布的时效性以及不同渠道新闻内容的一致性缺乏评估,可能会导致新闻数据的价值降低。
- 缺乏数据质量的动态评估机制,数据质量是随着业务变化而动态变化的,但大多数数据治理方案中是定期进行数据质量评估,不能及时发现数据质量的突发问题,在电商促销活动期间,订单数据量会突然增大,可能会出现数据质量波动,但按照常规的月度评估机制无法及时捕捉到这些问题。
数据安全方面
1、安全策略缺乏灵活性
- 数据治理工作方案中的数据安全策略往往是基于静态的安全需求制定的,缺乏对不同业务场景和数据状态的灵活应对能力,在企业内部,研发部门在进行项目开发时需要频繁访问一些测试数据,而这些数据按照常规的安全策略访问权限受限,影响了研发效率。
- 安全策略没有充分考虑新兴技术带来的风险,随着云计算、物联网等技术的发展,数据的存储和传输方式发生了很大变化,但数据治理方案中的安全策略没有及时更新以应对这些新技术带来的潜在安全威胁,比如物联网设备产生的数据在传输到企业数据中心的过程中,可能会因为安全策略不完善而遭受黑客攻击。
2、数据安全意识培养不足
- 数据治理方案往往侧重于技术手段的应用来保障数据安全,而忽视了对员工数据安全意识的培养,在企业中,很多员工对数据安全的重要性认识不足,随意共享密码、在不安全的网络环境下访问企业数据等情况时有发生。
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- 缺乏数据安全意识的考核机制,由于没有将数据安全意识纳入员工的考核体系,员工没有足够的动力去提高自身的数据安全意识,从而无法从根本上保障数据的安全。
数据治理组织架构方面
1、部门间协作不畅
- 在数据治理过程中,不同部门之间存在着信息壁垒和利益冲突,导致协作困难,在企业的销售部门和财务部门,销售部门希望能够更灵活地处理客户订单数据以提高销售额,而财务部门则强调数据的准确性和合规性,这种差异使得在数据共享和协同治理方面存在矛盾。
- 缺乏有效的跨部门沟通机制,虽然存在数据治理委员会等组织形式,但在日常工作中,跨部门的沟通渠道不畅通,导致数据治理工作无法高效开展,在企业进行数据整合项目时,技术部门不了解业务部门的具体需求,业务部门也不清楚技术部门的数据处理能力,从而影响项目进度。
2、数据治理角色定位不清晰
- 数据治理工作涉及多个角色,如数据所有者、数据管理员、数据使用者等,但在很多企业的数据治理方案中,这些角色的职责和权限界定不清晰,数据所有者对数据的管理权限和数据管理员的权限存在重叠部分,在数据访问控制、数据更新等方面容易产生混乱。
- 没有明确的数据治理角色晋升和激励机制,由于缺乏这样的机制,相关人员在数据治理工作中的积极性不高,影响了数据治理工作的质量和效率。
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