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【双学位论文】试探知识型企业的数据治理之道(论文参考文献)

星级: ★★★★ 期刊: 《上海信息化》作者:文/ 阳卓霈 董亮浏览量:1764 论文级别:推荐本章主题:数据和企业原创论文: 5156论文网更新时间:12-18审核稿件编辑:Lance本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:4843 评论次数: 5870

导读:现在请大家一起欣赏本篇文章数据和企业专业方面的毕业论文范文,为广大学生们写作毕业论文是提供参考帮助。

企业数据整个生命周期,从数据采集、数据使用直至数据存档,其数据政

撰写数据专业双学位论文
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策、数据所有权、数据监控、数据标准以及指导方针都由数据治理管辖.更好的数据意味着更好的决策,聪明的企业懂得如何利用大数据“决胜千里”.

21世纪初,随着知识经济与网络时代的到来,传统企业的管理方式和生产经营模式都发生了巨变.信息技术推动着传统企业逐步向知识型企业转变,数据资产已经成为知识型企业的重要资产.然而,新一代信息技术的深入应用,让知识型企业再次面临变革压力,数据资产已经不能安静地待在仓库中,亟需成为企业决策的助力与竞争优势.

“好风频借力,送我上青云”,大数据技术给知识型企业重新定义数据、认识与利用数据带来了偌大的操作空间.对结构化、半结构化、非结构化数据的使用需求增加,如何采集、存储、维护、管理和分析各类型数据,保证数据完整性和可用性,是每个企业必须解决的现实问题;大数据推动下,知识型企业必须跨越数据屏障,才能推动决策方式向数据驱动型转变.

身骑白马:数据治理+大数据优势

互联网时代,知识型企业对数据的分析、挖掘和利用已经是一项不可或缺的技能.然而,随着大数据技术深入发展,原先不经意的关联性数据却对企业发展产生重要影响,“尿布与啤酒”的故事已经不只存在于课本中.新的广义数据治理理念出现,对企业生产管理产生了巨大影响.当然,大数据技术本身就代表了一种新的数据处理模式,一种对广义数据理解的处理技术,还是一种思维模式的变革.传统知识型企业利用大数据技术或思维模式,全面采集、深入处理企业广义的数据资产,不但能有效提高数据处理能力,更能实现数据原本的价值和力量.

知识型企业是处在信息化、知识化前沿地带的“准传统”企业,知识是其重要且主要的生产要素,强大的知识管理能力是知识型企业发展的关键,也是获取经济效益的基础与前提.大数据技术日趋成熟,“数据、信息、知识”的三元关系也随之发生变化.数据的有效治理,可以促进企业提升知识管理能力,激活数据资产,为企业带来数据竞争优势.目前,知识型企业一半以上的数据都是半结构化或非结构化数据,这种数据所占比例逐渐增加、结构复杂,具有不规律性和离散性,已经超出了传统数据库的获取、存储、管理和分析能力范围.应用大数据技术对企业数据进行全方位治理,也是知识型企业迫切的内在需求.

例如上海移动公司,应用大数据解决方案,挖掘和创造新的价值.构建数据发布平台,有效管理数据资产,同时将数据分析结果快速发布、共享,使数据可监控、可审计、可计量、可分析,进而提升市场竞争力;江西省电力公司则通过完善数据中心管理规范,建设辅助管理平台,提升数据中心运维能力,优化公司数据治理体系,从而更有效地支撑业务.

对于知识型企业而言,大数据为企业数据治理变革带来的不仅仅是技术,还有理念和思维.新技术背景下的企业数据治理,远非单纯地将各类型数据采集、抽取起来建模与挖掘那么简单,其核心应是为企业打造一个多维数据的柔性管控体系,一方面让企业能够全面采集业务过程中所有数据(甚至包含人在系统中的各类行为数据),包括结构化、非结构化和半结构化数据;另一方面能使系统帮助企业,迅速对多维数据整合、分析、解释与预测,实时高效地为企业提供一个可持续、可度量的数据支撑.比如中国科学院在数据资源规划项目中,结合大数据思维,提出了构建中科院科研管理数据中心的新战略,不仅扩大了数据范围、增加了数据量、升级了数据分析管理技术,而且在数据治理理念上进一步升华,基于数据资产,提升服务创新和价值创造能力.

问题凸显:亟待有效解决

由于数据间交互广泛、价值密度低、碎片化情况显著,从海量数据中挖掘、提取有用信息,为企业决策提供有力依据,始终是知识型企业数据治理的关键.然而多维数据的定义、数据标准、数据质量与数据安全等,都是知识型企业信息化、业务深度融合过程中的制约因素.大数据技术广泛应用,知识型企业对数据治理的需求愈加迫切,而数据本身的基础管理问题也愈加突出:

数据分散无标准.现如今,大量企业处于信息化发展的中间阶段,系统集成需求明显,但是这一阶段“烟囱式”的系统架构,使得企业数据分散在各个系统中

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,且系统之间交互甚少,数据流通共享性差,同类型数据的建立标准、规则等都不一致,没有一套完整的数据标准体系,无法清晰了解数据的来龙去脉.

数据质量低下.数据分散带来的另一个后果是,相同数据存放在不同系统间,由于缺乏对数据质量的有效控制,数据全生命周期中,对可能引发的数据质量问题不能有效识别、监控、预警,数据的可靠性无法得到保证,难以为企业的分析决策提供真实有力的支撑.

数据利用性差.数据治理的缺失,使得企业的统计分析需求没有得到有效满足,也无法强有力地支撑企业未来的决策判断,数据资产的潜在价值被埋没;在快速变化的市场背景下,数据不能转化为企业真正的竞争优势,也无法为企业带来更多经济效益.

另辟蹊径:大数据带来新选择

知识型企业在信息化建设实际过程中,一般有两条数据治理建设路径:一种是需求驱动型,明确企业目前的数据统计、分析决策需求后,对所需数据进行有效识别、采集与集成;另一种是数据驱动型,通过分析企业全部信息系统,梳理系统中各类数据,对全部数据集中管控.当然,这两种建设方案都有各自的优势,但也存在一定的弊端:

需求驱动型方案可以快速满足企业目前需求,建立成本较低,有利于在短期内取得显著成效,但是不能满足企业对数据利用、创新的长远需求,数据治理体系柔性不足.同时,由于部分数据处于非集中管控状态,局部领域的数据模型难以拼接成企业整体数据资产,因而这些数据的潜在价值易被忽略.

数据驱动型方案将企业的全部数据统一管理,为企业的全面决策分析建立基础,可以保证数据质量,满足企业未来的潜在需求.但是建设成本较高,建设周期较长,短期内难以满足企业的迫切需要,实施针对性不强.同时,企业数据的全面、有效识别难度较大,能否做到真正意义上的全面梳理值得探究;再者,对企业数据变化的及时响应也存在问题.

毋庸置疑,大数据技术为数据治理带来了新的

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选择,那就是有效整合需求驱动型和数据驱动型数据治理方式,将企业数据治理体系拆分为两个方向同时进行,最后汇总,是一种混合型实施途径.依托“大数据仓库理念”,在大数据技术支撑下,企业数据治理体系依然是一体化过程,两条建设线路中间会有穿插和交互,并非完全独立,如图所示.

首先,针对企业迫切的决策分析统计需求,梳理企业的数据模型,在此基础上,规划和设计企业的数据管理规范,并结合这一规范建立数据统计模型.其次,构建企业的主数据管理系统,使企业能够有效监管其核心的结构化数据,在分散的系统间保证主数据的一致性;改进数据合规性,有效整合分散数据,为企业下一步数据集成与分析提供基础保障.再者,依托大数据,在数据采集、元数据管理、数据质量管理系统建设中,同时考虑对结构化、半结构化和非结构化数据进行管理及利用.可以先针对结构化数据进行集中处理,构建传统数据仓库,再采集和处理半结构化和非结构化数据,监控企业全部数据的质量,构建企业的大数据仓库.最后,将传统数据仓库与大数据仓库有效对接,再辅之以数据质量控制与管理等相关系统,有效保障数据的采集与存储;进一步对接数据分析,打通上下游系统,构建一体化数据治理体系.这样,企业就可以着手建设更广泛的实时分析应用,满足企业的分析决策需求.与此同时,开放和共享这些数据资产,对企业内、外部数据分级管理与运营,充分利用企业数据资产,有力支撑企业决策.

有了大数据技术的支持,混合型企业数据治理方案有能力实现企业的业务场景和目标,基于现有的数据环境,从全局和发展的角度建立大数据治理体系.这种建设方案灵活性大,既能把握现阶段的业务需求,满足企业目前决策所需,实现数据决策分析,体现实用性原则;又能有效支撑企业未来业务扩展

知识型企业的数据治理之道
数据和企业论文开题报告书

,满足业务创新,为企业带来潜在效益.

数据驱动是大数据环境下企业决策的重要特性,利用大数据特征挖掘多维数据的潜在价值是企业决策的新趋势.因此,知识型企业的数据治理能力直接决定了企业未来的竞争优势,保障了企业未来决策的有效性与准确性.当然,大数据时代,不仅要求企业具有强大的数据采集整合能力,更需要企业具有强大的数据分析处理、解释和预测能力,有效借助大数据技术与理念,改造现有数据治理模式,将成为知识型企业基业长青的支柱.

[ 参考文献 ]

1、企业如何下好数据资产这盘棋?若让你列出资产,你能想到哪些?金钱、房产、公司抑或土地?其实,现如今数据也进入了资产的定义行列,尤其对于企业来说,数据资产已是标配资源,但管理起来却并非易事。从选择性采集到合理化运用仍须跨越道道鸿沟。

2、大数据时代企业数据隐私安全的思考 吴鸿川1,陈宜1,王媛媛2 WU Hongchuanl,CHEN Yi1,WANG Yuanyuan2 1.贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;2.贵州大学计算机科学与技术学院

3、现代企业在大数据时代规避税务风险的途径(上海首纺进出口有限公司,上海 201114)21世纪是互联网信息时代,信息科技的不断进步给人们的生活带来了许多新的改变,同时也改变了人们的许多认识。文章结合工作经验以及相关研究,就现代企业在大

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