加强数据治理，提升自助分析能力.pdf

数字化转型对企业数据管理和分析方式产生了深刻的影响。随着企业业务需求的多样化和技术的不断演进，传统的数据管理方式已经不能满足现代企业的需求。企业数据管理的方式正在发生三个主要变化：一是通过安全连接快速集成云和本地数据源；二是创建可信、相关数据资产的可发现性；三是广泛提供自助数据集和自助分析能力。 数据治理是确保企业数据质量的关键。它包括数据的集成处理、治理、及时性、准确性以及安全的访问和共享。IT部门作为数据治理的主要负责人，需要确保数据经过集成和治理，以满足业务部门的需求。在此过程中，IT部门需从过去作为数据的“把关人”角色转变为数据的推动者，交付可信、及时和可访问的数据，以便业务部门可以执行分析和可视化操作，并创建报表和仪表板。 自助分析能力是现代企业提升业务灵活性和效率的重要手段。自助分析让业务用户能够独立地探索数据，发现模式，并对发现的结果进行操作。这种方式的实施能够促进IT部门与业务部门之间的协作，IT部门将为业务用户提供自助数据支持，而业务用户则可以提出数据使用中的问题或改进意见。这种互动有助于提升数据分析的效率和质量。 在自助分析的实施过程中，企业应构建支持治理的流程，并利用工具确保数据的最新性。这样，IT部门可以将工作重点从创建报表转移到以数据为中心的计划，如自助服务分析、数据可视化等，这些工作能够为企业创造更高的价值。 数据的集成、治理和自助服务功能的整合是现代企业数据管理的核心。企业采用自助分析的三种新方式包括： 1. 安全连接，实现云和本地数据源的快速集成。企业能够迅速采用以数据为中心的方法来制定决策，包括来自云、SaaS、社交媒体、物联网等多种新数据源。 2. 提供可信和相关数据资产的可发现性，以及理解报表和仪表板所用数据的方式。企业需要了解如何实施和管理这些数据，构建支持治理的流程。 3. 为所有员工提供自助数据集和自助分析，确保对数据的广泛访问。IT部门可以与业务用户合作，提供易于发现和理解的、可用于分析的相关和可信的数据资产。 在自助分析的道路上，企业需要充分利用现有技术工具如Informatica和Tableau，它们可以帮助实现数据的集成、数据编目和数据发现、自助分析。同时，企业还应重视数据湖的概念，利用其灵活性和规模，加速下一代分析的发展。 总而言之，强化数据治理和提升自助分析能力是企业在数字化转型中实现商业智能和分析解决方案预期的关键。通过构建一个全面的数据治理体系，并与业务部门紧密合作，企业可以确保数据的及时性和准确性，从而实现数据资产的最大化价值。同时，通过自助分析的实施，企业将能够促进IT部门与业务部门之间的更紧密合作，加快决策速度，提升业务洞察的质量，并最终在激烈的市场竞争中获得优势。