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数据管理有哪些常见误区?

2024-10-23 11:10:00 | 来源:企业IT培训

数据管理的常见误区有很多。以下是一些常见的误区:

1、认识不统一:在许多企业中,对主数据管理的认识不足,领导层对其重要性缺乏足够的认知,这导致缺乏顶层设计支持。

2、标准不统一:企业内部难以就标准和规则达成一致,导致主数据编码难以统一。

3、源头系统忽视:主数据管理的真正有效性需要在数据产生的源头就开始实施,即确保数据在最初阶段就是标准化和唯一的。忽视源头管理,仅依赖系统间的映射表或后期数据清洗整合,会增加复杂性和成本,降低数据质量。

4、范围混淆:业务实体数据可能包含多个字段,但并非所有字段都需要纳入主数据管理范围。特别是那些仅用于描述特定业务、无需其他系统引用的字段,以及大量用于查询和统计的字段,通常不应纳入主数据管理。

5、局限单个应用程序:主数据管理不应局限于单个应用程序或主题领域。它应该支持多个应用程序,并在某种程度上成为企业的核心数据管理平台。

6、投资回报误解:有些人认为主数据管理项目没有明确的投资回报。然而,从长期来看,主数据管理可以提高数据质量、降低数据冗余和错误率、优化业务流程和决策效率,从而为企业带来显著的经济效益。

7、客户需求不明确:客户请厂商来帮助自己做数据治理,但是做什么,怎么做,做多大的范围,先做什么后做什么,达到什么样的目标,业务部门、技术部门、厂商之间如何配合做,很多客户其实并没有想清楚自已真正想解决的问题。

8、工具万能误解:很多客户都认为,数据治理就是花一些钱,买一些工具,认为工具就是一个过滤器,过滤器做好了,数据从中间一过,就没问题了。结果是:一方面功能越做越多,另一方面实际上线后,功能复杂,用户不愿意用。

9、数据标准难落地:很多客户一说到数据治理,马上就说我们有很多数据标准,但是这些标准却统统没有落地,因此,我们要先做数据标准的落地。

总的来说,避免这些误区的关键在于全面理解和正确实施数据管理策略,确保数据的准确性、一致性和完整性,从而提高企业的数据质量和运营效率。