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在大数据时代,数据仍然是最关键的。如何将大数据管理好,甚至是对大数据的管控,仍然是对企业的考验。 无处不数据。手机通话、移动在产生数据,ATM在产生数据,商品上的RFID在产生数据,包裹从一个城市到另一个城市在产生数据。当企业的某项资产非常重要,数量巨大时,就需要有效管理。如今,数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产,而是一种附属物。客户来办理业务,在系统中产生了这种附属物。而现在,发现在客户办理业务这条信息中,蕴含这一些客户的需求,成千上万条这类信息累积下来,就能洞察客户所需,为设计新产品,为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了,需要被管理起来。

可视化大数据发现方式不仅能为业务管理者带来收益,同时使稀缺IT资源的利用率提高了65%,促进了企业IT部门的战略转型。

大数据管控体系是企业如何管理企业数据资产的一套完整的机制。包括指导企业数据管理的政策、规章制度、流程、角色和责任。数据管控体系的建立为企业数据资产的准确性、一致性、完整性、实时性和安全性提供管理机制上的保证。

根据管控体系的目标:是在企业的大环境内建立人、数据、IT系统之间的和谐关系,实现企业业务及管理人员在正确的时间、正确的环境得到正确的数据支持及服务的目标。

所谓正确的环境是指:合理的数据来源、合理的数据使用环境等;所谓正确的时间是指:数据在其生命周期的适当时点被交付使用和合理的数据传输、转换机制等;所谓正确的数据是指:一致认同的、清洗过的、文档化的、可获取的数据和对数据结构、内容、维护一致认同的规则等。

大数据管控能解决以下问题:

问题类别 问题描述
数据标准的不一致 数据在解释、同步、转换过程中存在歧义;对数据录入后进行系统间的转换需要复杂的事后清洗过程;
数据拥有人不清晰 数据拥有者不能及时地按业务要求提供正确的数据;企业数据不能及时地随业务、环境、流程的改变而更新;
数据定义的分歧 对相同产品的不同解释与定义;复杂的数据转换过程;
缺乏合用的工具(如数据字典 / 元数据管理工具等) 无法进行深度的数据关联性分析;数据复制的失败。工具效率太低,本身就造成不一致。

通过解决以上的问题,最终要实现如下的目标:

◾企业内部员工都工作在对数据的一致理解的基础之上;

◾相关数据拥有人与数据来源是被广泛认知的,从而避免了数据的频繁转换与潜在的不一致性的产生;

◾因为清晰了数据流向和数据交换环节的数据质量状况而使业务人员对数据的使用变得更为简单;

◾数据服务因为可定义、可审计而更加具有可管理性。

如上图,大数据管控体系包括了5大系统:元数据管理、数据生命周期管理、开发过程管理、数据生产过程、数据评估监控反馈。

◾数据管理主要负责制定标准规范,检查规则的制定等;

◾标准规范约束指导开发,同时在运维监控检查落实情况;

◾开发输出符合标准规范的元数据;

◾元数据在上线是发布到生产平台,实现数据处理;

◾运维监控负责监控数据生产过程和是否符合规范标准;

◾整个数据管控体系的核心是元数据。