模型数据汇聚经验交流,模型数据汇聚经验交流怎么写

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于模型数据汇聚经验交流的问题，于是小编就整理了1个相关介绍模型数据汇聚经验交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据时代的企业数据该如何治理？

大数据时代的企业数据该如何治理？

目前我们正处在第三次信息化浪潮的初期，第三次信息化浪潮的代表技术就是物联网、云计算和大数据，而大数据是物联网和云计算发展的必然产物，也是第三次信息化浪潮的核心技术。

目前大量企业的数据以结构化数据为主，应用多以办公系统、营运系统为主，数据的具体呈现形式也集中在报表上，在应用上还处在初级阶段。

企业在大数据时代要清楚两件事情，一件事情是大数据时代下数据的价值，另一件事情是大数据如何***集。

首先，大数据时代下，数据的价值将被更多的体现，如何把目前的数据价值化是企业要考虑的第一个问题。这个问题也是困扰很多企业的核心问题，很多企业都问过我，如何把目前的数据价值化。其实这个问题要从整个大数据链条上找答案，大数据链条包括数据的***集、传输、存储、安全、分享、呈现。目前很多企业的数据只有呈现没有分析，或者有一些简单的数据报表，还远远谈不上分析，很多呈现形式也过于单一，紧紧是为了查看，本身没有给出指导意见。

造成这个问题的关键点在于数据分析要根据业务流程走，每一家企业的业务流程都不同，所以大数据方案要因地制宜，大数据应用不可能全是产品化方案，一定是产品化加定制化方案的结合。而目前很多企业的解决方案都是产品化方案，这就造成了很多水土不服的情况，所以说大数据方案没有一劳永逸的产品化方案。这一点作为企业管理者来说一定要切记，大数据要跟着自己的业务走，不是自己的业务跟着大数据走。

其次，大数据时代下，数据的***集也不仅仅局限在结构化数据的***集上，非结构化数据的***集也非常重要。很多企业的物联网建设严重滞后，这导致大数据解决方案迟迟不能落地，因为物联网是大数据的重要基础。很多生产企业的物联网建设往往对大数据的应用起到至关重要的作用，这一点作为企业管理者来说一定要重视，没有物联网何谈大数据。

我目前是很多企业的大数据顾问，如果你有大数据方面的问题可以咨询我。

1、数据治理能否成功很大程度取决于领导的级别，CFO，CMO，CIO都在维护各自专业领域的利益，但鲜有CDO，因此，不要看公司怎么说，得看它怎么做，凡是要干大事的，组织和领导的调整都是第一步。

2、数据治理团队打铁也要自身硬，关键时候要能顶上去，临阵磨枪是没用的，这个非常遗憾，别说叫合作伙伴帮忙，起步的时候，来100个也没用。

3、没有十年以上的做数据的复杂经历，不要轻易去负责数据治理项目

4、任何数据治理策略都应该纳入公司数据管理的流程，否则就不要制定这个策略。

5、数据治理要能倒逼源头的信息化或数字化改革，唯一的希望是让老板能看到数据的更多价值，因此，数据治理要能跟数据价值变现紧密协作，两张皮是没有可持续性的，只能靠强制监管”续命“。

随着社会的数字化程度不断加深，所产生的数据量呈爆发式增长，数据已经成为构建现代社会的重要元素。据国际数据公司（IDC）预测，2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB，占全球的27.8%。

在目前大数据的浪潮下，数据利用和管理在企业中的地位不断提高，需要数据治理将海量的数据转化为高价值的数据资产，提高数据质量，实现数据价值。

数据管理 - 派可数据BI可视化分析平台

数据治理其实就是不断提高业务数据的质量，增强数据的可信度，减少错漏的过程。对于管理人员来说，数据就是他们了解企业最重要甚至是唯一的渠道，所以，数据治理不是什么简单的优化提效，而是关乎企业发展的关键。

以企业发展为基准，我们可以初步确定确立数据治理的目标：

1、数据规划

企业管理人员必须先确定好数据治理的顶层设计，从思维的方向出发把企业文化变成数据驱动型文化，然后提前做好数据规范，将其融合到企业的KPI指标中，利用奖惩制度监督员工，把数据确立为企业的基石。

2、数据储存

部署商业[_a***_]BI，将企业原本拥有的业务信息系统以及其它不同来源的数据统一连接到数据仓库中，再经过ETL过程处理后，企业的数据质量就能飞速提高。

3、数据利用

到此，以上就是小编对于模型数据汇聚经验交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于模型数据汇聚经验交流的1点解答对大家有用。

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