企业开展大数据的准备工作
2023-03-22 17:16:46 1 举报
AI智能生成
企业开展大数据工作前的准备工作
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大纲/内容
有什么数据、需要什么数据
企业级范围的数据需求统筹管理(分散→统一)
数据管理机制
有什么数据
误区:数据管理部门管理数据、对数据负责,因为职责不清,是不合理的
一般是数据主管的业务部门,对数据质量负责,同时拥有数据的解释权,是数据在企业范围内唯一的所有人
数据所有者
是相关业务部门或者分支机构和网点,负责按既定数据的采集和录入
数据采集者
任意的部门和用户
数据使用者
专业化的数据管理部门(如数据管理部、企业信息化部等),统筹和协调各部门开展数据治理工作的职能
数据管理者
信息科技部门或委托第三方科技公司,负责数据的相关系统和技术实现
数据实现者
数据由谁负责
输出成果:形成数据标准、数据规范
核心参与主体:数据所有者
对数据的要求
数据采集
处理和加工
传输和存储
应用和展现
销毁和退出
数据质量管理机制
如何保证数据质量
数据考核
评价机制
数据的考核和评价
4.数据现状梳理
机构自身无历史采集积累
数据的真实性和有效性经不起验证
制约企业利用数据进行挖掘和应用的能力
1.数据质量问题
主要动力非提升自身数据和业务的核心竞争力,为机构业务提供那个经营和决策管理支出;而是本末倒置的形式主义,仅满足外部监管统计报送要求
2.数据应用问题
数据工作涉及范围过广,首先集中精力解决1-2个迫切的、关键的数据应用需求(可以先从管理层的用书需求出发,通过高管报表和每日指标检测、决策驾驶舱等方式实现少量的核心指标)
自上而下把指标确定下来,有助于获得高层支持(管理层作为直接受益者,直观感知数据价值和开展数据工作的必要性;管理层认可之后,意味着企业最为核心的数据标准逐步建立,后续只是推广和完善的过程)
优先考虑缺数部门而非强势的有数亦用数部门-存在进入壁垒和需求强弱、配合度的区别(以数据应用为驱动,集中精力解决用书需求,长期规划、短期速赢、迭代推进)
3.实施策略和路径问题
企业开展大数据的准备工作
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