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lilylee
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[網路相關][分享] 從DAMA出發,一個指標庫到底是如何煉成的?
在數據管理領域,我們通常將數據分為:主數據、交易數據、參考數據、元數據和統計數據分析(指標), 指標是BI系統裡面核心的概念,是一個企業數據運營關注的核心數據,一般以KPI和報表的形式體現。

從實踐來看,一個企業要進行數據治理,涉及了架構、安全等諸多層面,但最迫切的是提升數據質量,其中指標質量則是重中之重,一般業務上90%以上關於數據的疑問都從指標的質疑開始,只要你從事數據相關工作,就應該深有體會。

「這個指標好像跟業務發展實際不符,快去查查」,估計這是報表取數人員聽到的最多的一句話了。

下文就來談談如何從根本上去提升指標的數據質量,即實現指標的標準化,作為一個數據管理人員,不管你有多少能力,曾經解決了多少問題,當過多少回救火英雄,都應該從更為長遠的角度來思考這個問題。

指標標準化的核心價值在於實現「書同文,車同軌」,即通過針對指標的一系列管理過程,去提升指標準確性、一致性、敏捷性及開放性。

DAMA將數據治理放到核心地位,指標的標準化就是個典型的數據治理問題,治標是容易的,治本的代價則太高,但如果要實現進階,還是要站的高一點,多思考一下,想想是否有更好的方法,就從筆者多年前做過的指標標準化項目開始吧,分為組織保障、報表梳理、指標整合、實現方式、功能架構、可視化引擎及管理流程等七個方面。

1、組織保障

指標庫這類數據管理項目,或稱BI項目,一般業務部門參與的力度是不大的,這是大多BI項目實施效果不佳的一個深層次原因。

DAMA提到要實施數據治理活動,跨部門的數據治理委員會等是關鍵的組織,的確是這樣,指標跟全公司每個單位都相關,對於其進行規範化改造當然應該獲得大家的一致同意。

可惜的是,大多企業沒有這個理想條件,也不會有數據治理委員會,在數據還未成為真正的實質性資產前,比如納入財務部的資產目錄,很少有企業會設立這個數據組織,因為效益不明顯,因此,哪個企業都不大可能為指標出一個規範並且通令全公司貫徹執行,對於數據管理人員,指標庫這個事情也許意義不小,但對於全公司意義則小了,這是現狀。

在沒有公司層面的組織保障前,數據管理人員或BI部門大多得靠自己,通過自己來推動事情往前走, 這是應有的態度,你不提,公司也沒有任何人會提,畢竟你是最大受益者, ..

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[ 此文章被lilylee在2017-06-19 15:11重新編輯 ]



獻花 x0 回到頂端 [樓 主] From:未知地址 | Posted:2017-06-19 15:05 |

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