对于企业来讲,实施数据治理有6个价值,如下:
  
  01、 降低业务运营成本
  
  有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化,减少过程中的人工成本;标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅,降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。
  
  02、 提升业务处理效率
  
  有效的数据治理可以提高企业的运营效率。高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据,然后即可展开自己的工作,而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等,从而有效提高工作效率。
  
  03、 改善数据质量
  
  有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的,数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量,提高数据分析的可信度,改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。数据质量直接影响品牌声誉。
  
  正如麦当劳创始人Ray Kroc所说:“我们的品牌需要市场上的可预测性—我们的消费者期望可预测性,起点是数据完整性。”
  
  04、 控制数据风险
  
  有效的数据治理有利于建立基于知识图谱的数据分析服务,例如360°客户画像、全息数据地图、企业关系图谱等,帮助企业实现供应链、投融资的风险控制。良好的数据可以帮助企业更好地管理公共领域的风险,如食品的来源风险、食品成分、制作方式等。企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。
  
  05、 增强数据安全
  
  有效的数据治理可以更好地保证数据的安全防护、敏感数据保护和数据的合规使用。通过数据梳理识别敏感数据,再通过实施相应的数据安全处理技术,例如数据加密/解密、数据脱敏/脱密、数据安全传输、数据访问控制、数据分级授权等手段,实现数据的安全防护和使用合规。
  
  06、 赋能管理决策
  
  有效的数据治理有利于提升数据分析和预测的准确性,从而改善决策水平。良好的决策是基于经验和事实的,不可靠的数据就意味着不可靠的决策。
  
  通过数据治理对企业数据收集、融合、清洗、处理等过程进行管理和控制,持续输出高质量数据,从而制定出更好的决策和提供一流的客户体验,所有这些都将有助于企业的业务发展和管理创新。

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