《数据治理与数据开发：差异与抉择》
在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，数据治理和数据开发是数据管理领域中两个关键的部分，它们各自有着独特的作用、价值和挑战，很难简单地评判哪个更好，而是取决于不同的需求和场景。
一、数据治理
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、概念与内涵
- 数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，它涵盖了数据标准的制定、数据质量的管控、数据安全与隐私的保护等多个方面，一家金融企业需要确保客户信息数据的准确性、完整性和一致性，数据治理会定义诸如客户姓名、身份证号码等关键信息的格式标准，并且通过数据清洗、数据校验等手段来保证数据质量。
- 从数据安全角度看，数据治理负责制定访问权限规则，在医疗行业，患者的医疗记录包含高度敏感的信息，数据治理能够确保只有授权的医护人员可以访问特定患者的相关数据，防止数据泄露。
2、价值体现
- 提升数据质量，高质量的数据是企业决策的基石，通过数据治理，企业可以减少因数据错误而导致的决策失误，在市场调研中，如果没有对数据治理进行有效的管理，调研数据中的错误分类或者缺失值可能会使企业对市场趋势产生错误的判断，进而推出不符合市场需求的产品。
- 满足合规要求，随着法律法规如GDPR（《通用数据保护条例》）的出台，企业必须对数据进行合规管理，数据治理能够确保企业在数据的收集、存储、使用和共享过程中符合相关法规要求，避免巨额罚款和法律风险。
3、挑战与难点
- 组织协调困难，数据治理涉及多个部门，如业务部门、IT部门、安全部门等，各部门可能有不同的利益和工作重点，协调各方达成一致的数据治理策略是一项艰巨的任务，业务部门可能更关注数据的可用性以支持业务运营，而安全部门则侧重于数据的安全性，如何平衡两者的需求是个挑战。
- 持续改进的压力，数据是不断变化的，新的数据来源不断涌现，业务需求也在不断调整，这就要求数据治理体系能够持续优化，不断适应新的情况。
二、数据开发
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、概念与内涵
- 数据开发主要是指对数据进行处理、转换、分析和挖掘等操作，以创造数据的价值，数据开发人员会使用各种工具和技术，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据挖掘算法等，电商企业的数据开发人员会从海量的交易数据中提取有价值的信息，如用户的购买行为模式、商品的关联销售关系等。
- 数据开发还包括构建数据仓库和数据湖等数据存储和管理系统，数据仓库为企业的决策支持系统提供数据基础，而数据湖则可以存储各种类型和格式的数据，为企业的数据探索和创新提供平台。
2、价值体现
- 挖掘数据价值，通过数据开发，可以从原始数据中发现隐藏的知识和信息，电信企业通过对用户的通话数据、流量数据等进行深度挖掘，可以制定精准的营销策略，如向经常使用视频通话的用户推荐视频套餐，提高用户的满意度和企业的收入。
- 推动业务创新，数据开发能够为企业提供新的业务思路，共享出行企业通过对用户出行数据的分析开发，推出拼车、定制公交等新的业务模式，满足不同用户的需求，提升企业的竞争力。
3、挑战与难点
- 技术复杂性，数据开发需要掌握多种技术，如大数据技术、机器学习算法等，随着数据量的不断增加和数据类型的日益复杂，技术的更新换代也非常快，数据开发人员需要不断学习和适应新的技术。
- 数据理解与业务需求的匹配，数据开发人员不仅要掌握技术，还需要深入理解业务需求，如果开发的数据产品不能满足业务的实际需求，那么开发工作就失去了意义，数据开发人员如果不了解金融企业的风险评估业务需求，开发出的风险预测模型可能就无法准确地为企业提供风险预警。
三、对比与抉择
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、从企业战略角度
- 如果企业处于合规风险较高的行业，如金融、医疗等，数据治理可能更为重要，因为一旦出现数据违规事件，企业将面临严重的法律和声誉损失，如果企业的战略重点是通过数据创新来开拓新的市场或业务，那么数据开发则是关键，它能够帮助企业从数据中挖掘新的商业机会。
2、从项目阶段看
- 在项目的初期，建立良好的数据治理框架是非常必要的，它能够为后续的数据开发提供高质量、合规的数据基础，而在项目的中期和后期，数据开发则成为主角，通过对数据的深度挖掘和分析，实现项目的业务目标。
3、从人员技能需求看
- 数据治理需要的人员具备较强的协调沟通能力、数据标准和法规知识，而数据开发人员则更侧重于技术能力、算法知识和对业务的理解能力，企业需要根据自身的人才储备和招聘能力来权衡两者的重要性。
数据治理和数据开发都是企业数据管理中不可或缺的部分，它们相互依存、相互促进，企业不能简单地说哪个更好，而是要根据自身的行业特点、战略目标、项目阶段和人员技能等多方面因素综合考虑，合理地投入资源，以实现数据资产的最大价值。
评论列表