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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

企業使用數據時遇到的常見問題和挑戰

時間：2022-03-31來源：互聯網瀏覽數：744次

企業在傳統數據平臺使用數據時會遇見哪些常見問題或挑戰呢？

為幫助你快速理解，下面我將通過一個真實案例進行切入。

數據分析師：“老大，昨天會議上你說的供應商評價場景，我感覺目前數據存在問題。你看 10 年前上的系統與去年上的新系統供應商編碼、物料編碼、人員編碼、數據單位都不一致，根本關聯不起來。

就拿其中一個指標來說吧，近 3 年的及時到貨量 = 及時到貨數量 / 到貨數量，目前我們連這個簡單的場景都做不了。因為當時編碼沒有定規則，企業沒有制定統一的數據標準，不僅這個場景做不了，涉及需要大量歷史數據訓練 AI 模型的場景也無法實現。”

老大：“他們沒有上主數據系統以此保證主數據的一致性嗎？也沒有人定義標準？看來這個坑不小呀。下面我們抓緊建立一套數據質量體系吧，針對不符合規范的內容，通過郵件定時發送給業務部門負責人。通知發送后，如果再出現問題那就是業務部門的事情了，要不然老板還懷疑我們的能力不行，這個鍋我們不背。”

算法工程師：“老大，要訓練的銷量預測數據感覺有問題，問了一圈業務領域的人，就沒有一個對歷史數據全局能說明白的，每個人都只知道自己的那一塊數據。我看了一下，營銷數據、訂單數據、采購數據、供應鏈數據統計口徑都不一致。我已經很盡力地拉了幾次會議了，可每次組織會議時，大家都有時間的情況不多，所以這個事情部門之間就推來推去，都想讓其他部門改，最后會議都是以不了了之收場。”

研發工程師：“老大，昨天采購那邊好像改了什么字段或數據，導致下游的報表數據都出現了問題，今晚又得加班了，主要是現在還不清楚問題到底在哪？”

通過以上這段對話可知，數據治理一般存在以下 4 種挑戰：

第一，數據不可知：作為業務人員/企業管理者不清楚數據與業務之間的關系到底是什么，對于數據資產完全不清晰。
第二，數據不可控：現有數據質量不高，導致業務人員的工作瑣碎，工作量巨大，且容易出錯。
第三，數據不可取：業務人員無法根據真實需求從數據源中快速提取數據，導致業務需求無法快速被滿足。
第四，數據不關聯：因各個數據之間沒有任何關聯性，導致數據難以支撐企業實際業務。

也正是因為所使用的數據存在一系列的問題，且問題還在不斷涌現，所以企業有必要對數據進行治理，以此提升數據的價值，并為企業實現數字化戰略打好基礎。

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