近几年，伴随着大数据时代的悄然来临，企业逐渐意识到数据的重要性。当前，数据已经作为企业重要资产，被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等诸多业务当中。在今天的数字时代，数据更是驱动企业成长的重要因素。
企业对于数据的治理需要顺势而为，不要盲目跟风，首先需要确认几个条件是否符合，例如有没有数据、数据从哪里来、数据是否准确、当前企业IT建设是否到位，是否可以支撑大数据分析等。建议从企业业务出发，首先具备足够的信息化系统，再从主数据治理开始，保证数据源头的一致性、准确性，对于数据分析的需求可以建立数据门户或数据分析平台的形式。 数据门户方式通常是将各系统的数据简单汇聚在一起，支持联动查询、历史查询、图表展示等，不能支持深层次的数据分析、OLAP即席查询、数据预测等功能。
不论数据分析平台还是所谓大数据建设项目的重点通常是分析模型的建立，通常应该预置行业典型的分析模型，还得适应企业实际情况、老板（们）的分析、决策习惯，然后具备足够的灵活性、扩展性，比如：数据导入填报功能、数据接口开发扩展等，同时要支持系列实用功能，如：数据回写、标记提醒；元数据的管理、数据血缘分析、数据影响分析；数据采集、汇聚处理过程中提醒、报警、预警机制；数据访问安全处理机制等。此类项目的难点在于，则是数据采集（全量、增量）、加工处理（数据质量：完整性、一致性、准确性、合法性、及时性）、数据汇聚（各主题模型事实表、维表的数据一致性）、数据计算（预置典型算法模型，跟汇聚数据的匹配处理）等。很多时候客户看起关注是上层功能，其实底层的数据加工更耗费心力，通常是脏活、累活。 建议选择专业团队、靠谱产品、分期实施，小步快走、逐步推进方式来建设企业数据治理项目，让数据真正成为企业的数据资产、甚至成为核心竞争力。
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