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企業如何進行數據治理的三個步驟

時間：2021-05-08來源：知乎瀏覽數：857次

企業如何進行數據治理，會采用不同的方法和路徑。

總體而言，第一步對企業數據進行歸集和標準化。
信息化領域有一個說法就是“垃圾進，垃圾出”，意指用臟亂的數據做樣本，產生的研究成果也是毫無價值的。數據的污染可能發生在數據產生、采集、傳輸、流轉、加工、存儲、提取、交換等各個環節，因此要保證數據治理目標的實現，就必須對數據進行全流程的管控，要在數據標準、數據質量、數據文件交換、元數據、數據生命周期、主輔數據源、數據安全、數據責任等方面形成統一的數據治理規范。

第二步就是數據模型管理和標簽梳理。
除此之外，數據標簽是對數據實體特征的符號表示，每一個數據標簽都是我們認識、觀察和描述數據實體的一個角度。因此內部統一標簽也至關重要。商品標簽包含了條碼、規格、口味、圖片、包裝等信息。顧客標簽包括性別、年齡、地區、興趣愛好、產品偏好、購買力、忠誠度等等。

在實際的數據治理中，數據資源目錄、數據分類、數據標簽是相互配合、相輔相成的。建立良好的數據資源目錄的第一步就是明確數據資源的分類，根據數據分類去組織資源、編目，之后是為數據資源打上數據標簽，讓數據資源更貼近用戶、更容易管理，以便充分發揮出數據的價值。

第三步是企業算法和人工智能應用。
在對企業數據進行歸集和標準化，并對數據模型進行管控和標簽梳理之后，就可以對數據進行管理，并輔之以相應算法和人工智能，在具體業務場景應用。
以數據模型管理為例：人工智能可以幫助企業實現經驗模型與計算機模型的完美融合，構建商品和會員的知識圖譜。
以元數據管理為例：人工智能實現對非結構化數據的采集和關鍵信息的提取，并實現元數據的維護和整理。

再以主數據管理為例：主數據是企業核心業務實體的數據，是在整個價值鏈上被重復、共享應用與多個業務流程的，并與各個業務部門與各個系統之間共享的基礎數據。在復雜數據主數據系統中，機器學習，自然語言處理等人工智能技術可以幫助定義和維護數據匹配規則，以及確定與主數據相關的記錄，建立交叉引用等規則。

新基建在某種程度上已經成為國家戰略，可以預見，未來幾年，全國零售業將迎來一次數字化建設的高潮，借助零售新基建的落地，我們期待業內零售企業快速提升數據管理和應用能力，讓中國的零售行業變成一個高效的行業，更好的為消費者服務。

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