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数据资产入表的难点与解决办法

目录

数据资产入表概述

数据资产入表难点剖析

数据资产入表难点的解决之道

总结

一、数据资产入表概述

1.数据资产入表的定义与意义

数据资产入表,是指将组织内外部的数据资源,按照一定的标准规范和技术方法,集成到统一的数据资产目录和管理平台中,形成可共享、可管理、可使用的数据资产的过程。它是数据治理和价值变现的重要基础,是发挥数据要素作用、推动数字化转型的关键举措。

通过数据资产入表,组织可以全面盘点数据家底,摸清数据资产的规模、质量、分布和价值,进而优化数据管理流程,提升数据质量和可用性,促进数据共享和开发利用。这不仅能够提高业务的数字化和智能化水平,加速创新应用的孵化落地,而且有助于提升组织核心竞争力,驱动业务升级转型。

2.数据资产入表的业务背景

在数字经济时代,数据已成为推动经济发展的关键生产要素。然而,许多组织的数据资源往往分散在各业务系统和部门中,缺乏统一管理和有效利用,难以发挥数据价值。同时,随着大数据、人工智能等新兴技术的快速发展,行业数字化变革不断加速,企业面临海量异构数据汇聚融合、复杂业务场景数据应用等挑战,亟需构建先进完备的数据治理和开发利用体系。

数据资产入表应运而生。一方面,它通过将分散的数据进行集中统一管理,破除了数据孤岛,实现了数据资产的一本账,为后续数据应用奠定了基础。另一方面,规范化的数据入表流程,能够持续提升数据质量,丰富数据维度,优化数据结构,为精准业务赋能插上翅膀。

3.数据资产入表的整体流程

通常来说,数据资产入表需要经历以下几个关键步骤:

首先是数据源梳理与接入。全面盘点现有数据资产,分析数据源的特性、格式、规模、质量等,制定合适的数据采集方案,通过ETL、API等方式将源系统数据抽取到数据集成层。

其次是数据标准化与治理。依据数据标准规范对数据进行统一编码、命名、格式转换等处理,并按主题域、血缘关系等进行分层规划、分级管控,形成标准统一、结构合理的数据模型。

再次是数据处理与质量提升。对数据进行清洗、去重、数据补全等处理,结合业务应用需求,构建数据加工流程,生成高质量的数据资产,并通过数据质量监测、数据治理等手段持续优化数据质量。

最后是数据资产目录化管理。将处理后的数据按照业务主题、标签、元数据等进行组织呈现,梳理数据资产的特征、口径、业务含义,形成企业级数据地图,便于管理和使用。同时,还需要构建数据资产门户和开放平台,方便用户查询、定制、开发数据,实现数据价值的有效释放。

可以看出,数据资产入表是一项涉及多部门、多角色、多流程的系统性工程,需要精细的顶层设计和长期的持续建设。

二、数据资产入表的难点剖析

数据资产入表虽然意义重大,但在实践过程中仍面临诸多挑战。主要体现在以下几个方面:

1.数据源复杂多变

1)数据源类型繁多

企业的数据资源通常来自多个异构数据源,既有业务系统数据库如ERP、CRM、OA等,也有爬虫、埋点、Api等外部数据,还有音视频、图像、文本等非结构化数据。不同类型的数据源在数据格式、数据模型、数据质量上差异较大,数据资产管理难度陡增。

2)数据源接入方式各异

由于技术架构、网络环境、安全策略的不同,不同数据源的接入方式也各不相同。有的通过数据库直连,有的通过API接口,还有消息队列、文件传输等方式。多样化的接入方式,加大了数据采集的复杂度,影响数据资产入表的效率。

3)跨源数据关联与整合

数据资产的一大特点是全域数据视角,需要将分散在不同业务域的数据进行关联整合,形成完整的数据视图。然而,不同来源的数据在主键、编码体系、粒度、口径上往往不一致,难以直接关联。同时,跨源数据整合还面临数据权限、数据字典、业务逻辑的割裂,关联效果难以保证。

2.数据质量参差不齐

1)数据完整性问题

由于业务流程不规范、人工录入失误、系统Bug等原因,源系统数据中普遍存在数据缺失、数据错漏、数据重复等质量问题,影响数据完整性。补齐源头数据,提升入表数据的完整性,是一项耗时耗力的工作。

2)数据一致性问题不同业务系统的数据,在指标口径、计算逻辑上往往不统一,导致同一业务主题的数据出现不一致的情况。此外,源系统的变更上线,也可能引入新的数据一致性问题。解决跨系统数据的一致性,需要协调多方,统一数据标准,并设计合理的数据处理流程。

3)数据及时性问题业务系统的数据更新频率各不相同,且受限于系统负载、时间窗口等因素,难以实现数据完全实时入表。而有的业务场景或数据应用,对入表数据的时效性要求极高。如何权衡数据及时性与系统性能,设计最优的数据采集策略,是一个不小的挑战。

3.数据治理体系不健全

1)数据标准规范缺失

数据资产的有序管理,离不开统一、规范的数据标准。然而,很多企业尚未建立完善的数据标准规范,在数据编码、命名、定义等方面,存在较大的随意性和碎片化,不利于