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发布时间:2022-09-04 11:56:15
我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲,因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知,我们从93年开始逐步发展信息化,从为了解决业务上0和1问题,为了解决无纸化办公,到现在的大数据时代,近30年的时间总结起来,数据领域一共就三件事:解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。
数据治理意义
网上都在说大数据时代的数据,价值堪比石油,所以各行各业都想发挥数据的大价值,但用没经过治理和保护的数据提供服务,就如同空中楼阁,提供的服务是有限的,做出的分析是不准的,是谈不上赋能的。遗憾的是,无论是否意识到了数据治理和数据安全的重要性,多数人依然会选择把关注点和投入放到数据服务上,因为服务(赋能)有亮点,能出彩,看得见、也摸得着。“万丈高楼平地起,一砖一瓦皆根基。”小学生都明白的道理,成年人如何不懂,只是认知不够。
数据治理让数据更安全
这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性,都要做数据安全,也知道数据安全的几种思路方法,然而真正要做的时候,却发现根本无从下手,只能参考其它同类企业,人家采购了什么,自己就采购什么,或者监管机构要求做什么,就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用,或者究竟能派上多大用场,没人能说得清。其实,造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知,解决了数据认知问题,数据安全的落地便是水到渠成的了。所以,与其谈论该如何做数据安全,不如谈谈该如何提升数据认知能力。
数据治理数据***后数据依然具备业务规则关联性
派客动力***平台根据该***需求,保障***后的数据依然具备供企业使用、分析的能力,具备能让业务可靠运行的能力。因此,***后的数据能够保有原始数据的业务属性和数据分布特征,例如:原始数据中的姓名、地址等信息,需要在***后依然具有可读性,***后的数据满足业务系统的数据规则,能够正确的通过业务系统的数据有效性验证,如号、号的校验位,生日的区间等。
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