数据是企业的重要资产，随着数字化时代快速发展，当前很多企业的数据管理都面临着各种挑战和不足。企业规模越大，产生的业务越多，数据量也就越大，这意味着需要定制适合企业自身发展、有效的数据治理策略。

 

目前数据治理面临的五大挑战

很多企业在面对数据时一筹莫展，在数据治理的过程中，普遍存在以下的问题和挑战：

1、数据分散，造成信息孤岛

多个项目建设，数据分散在不同系统中，彼此之间无法互通，造成信息孤岛。

2、异构数据源，难以统一管控

由于各个系统之间应用场景的差异，会选用不同种类的数据库，导致异构数据源难以统一管控。

3、数据指标规范不统一

应用层数据常出现指标管理规范不统一的情况，导致数据的一致性无法得到保证。

4、数据成本增速快

部分企业的业务出现大数据存储和计算资源的硬件费用占比已经超出成本，如果不加以控制，硬件成本会越来越高。

5、数据安全缺乏保障

各业务线之间需要共用的数据较多，且没有统一的数据权限管控标准，存在数据安全隐患。

 

如果企业能成功构建数据治理，能获得以下两大优势：

l 更好的决策：企业数据的一致性和准确性，能有效输出可靠的分析和报告，对业务决策起着至关重要的作用。

l 更高的生产力：企业能够及时获取辅助业务决策的数据，提高工作效率。

 

商业智能BI能力

1、数据治理

数据仓库是BI系统的重要组成部分，如果把BI商业智能定义为一个应用，那数据仓库就是下面的数据层，提供基于分析的数据支撑。

2、全局视角

BI系统能够打破企业数据孤岛的状态，将各部门的业务系统（ERP、OA等）进行整合，把不同业务产生的数据信息流转起来。

3、可视化分析

BI系统拥有自助可视化分析的功能，把过去繁杂的数据转化成简洁直观的可视化图表。

4、数据安全

BI系统拥有全面且细化的用户权限功能，可以分别为企业中不同部门、小组、业务线甚至不同人员单独设置权限。

数据一直在产生，商业智能BI对企业数据治理、业务运营的重要性不言而喻，作为未来企业发展的数字化转型趋势之一，能够有效提高企业的效益。