《数据治理领域的问题剖析与应对之策》
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一、数据治理领域的主要问题
1、数据质量问题
准确性方面
- 在企业或组织的数据管理中，数据准确性是一个关键挑战，在销售数据中，由于人工录入错误，可能会出现产品数量、价格等关键信息的偏差，这可能是因为销售人员在忙碌的业务操作过程中疏忽大意，或者是数据录入系统缺乏有效的校验机制，不准确的销售数据会影响企业对销售趋势的判断，进而可能导致错误的生产计划和库存管理决策。
完整性方面
- 许多情况下，数据存在不完整的现象，以医疗数据为例，患者的部分信息可能缺失，如家族病史、过敏史等，这可能是由于患者在就医时未能提供全面信息，或者医院的信息采集流程存在漏洞，不完整的医疗数据会对医生的诊断和治疗方案的制定产生不利影响，甚至可能危及患者的健康。
一致性方面
- 当企业存在多个业务系统时，数据一致性难以保证，一个企业的财务系统和销售系统中，关于客户订单金额的记录可能不一致，这可能是因为两个系统的数据更新频率不同，或者在数据传输过程中出现了错误，这种不一致性会导致企业内部管理混乱，影响财务报表的准确性和决策的科学性。
2、数据安全问题
外部威胁方面
- 随着网络技术的发展，数据面临着来自外部的多种威胁，黑客攻击是其中最为严重的一种，他们可能试图窃取企业的核心数据，如客户的银行卡信息、企业的商业机密等，一些电商平台曾经遭受黑客攻击，导致大量用户的个人信息泄露，给用户带来了巨大的风险，同时也严重损害了企业的声誉。
内部管理方面
- 内部员工的不当操作也可能引发数据安全问题，员工可能因为误操作删除重要数据，或者为了方便工作而违规共享数据，将企业内部敏感数据发送到外部网络环境中，企业内部数据访问权限管理不善，可能导致员工越权访问数据，从而造成数据泄露风险。
3、数据标准问题
缺乏统一标准方面
- 在不同的部门或业务单元之间，往往缺乏统一的数据标准，以制造业为例，研发部门和生产部门对于产品规格的数据定义可能不同，研发部门可能使用公制单位，而生产部门习惯使用英制单位，这就会在数据交互过程中产生混乱，增加数据转换的成本和出错的概率。
标准更新滞后方面
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- 随着业务的发展和技术的进步，数据标准需要不断更新，许多企业在这方面存在滞后现象，在金融行业，随着新的金融产品不断推出，原有的风险评估数据标准可能已经不能满足需求，但企业未能及时更新，导致风险评估不准确，影响企业的风险管理决策。
4、数据集成问题
系统异构性方面
- 企业中不同的业务系统往往是由不同的供应商提供的，这些系统具有不同的架构和数据格式，企业的人力资源管理系统可能是基于关系型数据库构建的，而客户关系管理系统可能是基于NoSQL数据库构建的，这种系统异构性使得数据集成变得困难，数据在不同系统之间的传输和共享面临重重障碍。
语义差异方面
- 即使在相同业务领域内，不同系统对相同概念的语义理解也可能存在差异，在物流企业中，“发货时间”在订单管理系统和运输管理系统中的含义可能略有不同，订单管理系统中的发货时间可能是指订单确认可以发货的时间，而运输管理系统中的发货时间可能是指货物实际装上运输工具的时间，这种语义差异会导致数据集成后的结果不准确，影响企业的运营管理效率。
二、对策
1、针对数据质量问题的对策
建立数据质量管理体系
- 企业应制定全面的数据质量管理计划，明确数据质量的目标、标准和评估方法，设定数据准确性的具体指标，如数据错误率不得超过一定比例，建立数据质量监控机制，定期对数据进行检查和评估，及时发现和纠正数据质量问题。
优化数据录入流程
- 对于存在人工录入环节的数据，要设计合理的录入界面，增加必要的校验规则，在录入产品价格时，设置价格范围限制，避免录入不合理的价格数据，并且对录入人员进行培训，提高其数据录入的准确性和完整性意识。
数据清洗和整合
- 定期对企业内部的数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据，通过数据整合技术，将分散在不同系统中的数据进行整合，确保数据的一致性，利用ETL（Extract，Transform，Load）工具对企业的销售数据和库存数据进行整合，使两者关于产品信息的数据保持一致。
2、针对数据安全问题的对策
加强网络安全防护
- 企业要部署先进的防火墙、入侵检测系统和加密技术，防范外部黑客的攻击，采用SSL/TLS加密协议对企业网站和在线业务系统中的数据进行加密传输，防止数据在传输过程中被窃取，定期进行网络安全漏洞扫描，及时修复发现的漏洞。
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完善内部数据管理制度
- 制定严格的内部数据访问规则，根据员工的岗位职能分配不同的数据访问权限，财务人员只能访问与财务相关的数据，而普通员工不能访问企业的核心商业机密数据，并且对员工进行数据安全培训，提高员工的数据安全意识，规范员工的操作行为。
数据备份与恢复策略
- 建立完善的数据备份制度，定期对企业的重要数据进行备份，备份数据应存储在异地的安全存储设施中，制定数据恢复计划，确保在数据遭受破坏或丢失的情况下能够快速恢复数据，减少数据安全事件对企业的影响。
3、针对数据标准问题的对策
制定统一的数据标准
- 企业应成立专门的数据标准制定团队，综合考虑各部门的需求，制定统一的数据标准，在全企业范围内统一产品规格的数据定义、数据格式和编码规则等，并且将数据标准以文档的形式明确下来，在企业内部进行广泛宣传和培训，确保所有员工都能理解和遵守。
建立数据标准更新机制
- 随着业务和技术的发展，要定期对数据标准进行审查和更新，每半年或一年对企业的数据标准进行一次评估，根据评估结果及时调整数据标准，建立数据标准变更的审批流程，确保数据标准的更新是经过严格审核和合理决策的。
4、针对数据集成问题的对策
采用数据集成工具和平台
- 企业可以选择合适的数据集成工具，如Informatica、Talend等，这些工具能够处理不同系统之间的数据格式转换、数据传输和数据同步等问题，利用Informatica将企业的ERP系统和CRM系统中的数据进行集成，实现客户信息、订单信息等数据在两个系统之间的无缝共享。
建立数据语义映射机制
- 为了解决不同系统之间的语义差异问题，企业需要建立数据语义映射机制，通过对不同系统中的数据语义进行分析和定义，建立语义映射关系，确保在数据集成过程中数据的准确理解和转换，在物流企业中，对“发货时间”等概念在不同系统中的含义进行明确界定，并建立映射关系，使数据集成后的结果能够准确反映企业的物流运营情况。
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