銀彈谷:治理陷阱與趨勢洞察

    數(shù)據(jù)埋點的大而全陷阱

    抓大放小,從**數(shù)據(jù)著手:數(shù)據(jù)埋點是指針對特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲,處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實施過程,是數(shù)據(jù)治理中范圍圈定的一環(huán)。 出于對**的考慮,客戶往往傾向于做一個覆蓋全業(yè)務(wù)和技術(shù)域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項目,將每個數(shù)據(jù)都納入到數(shù) 據(jù)治理的范圍中,這就導(dǎo)致進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點時放縱提需,埋點需求爆炸,給后續(xù)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析帶來隱患。為避免數(shù) 據(jù)埋點的大而全陷阱,企業(yè)應(yīng)該做到抓大放小,謹(jǐn)記2/8原則——80%的問題產(chǎn)生于20%的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)——從較**的系 統(tǒng)、較重要的數(shù)據(jù)、較容易產(chǎn)生問題的地方開始著手做數(shù)據(jù)治理。

    什么是數(shù)據(jù)埋點:數(shù)據(jù)埋點是指針對特定 用戶行為或事件進(jìn)行捕獲, 處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實施過程,是數(shù)據(jù)治理中范圍圈定的一環(huán)。針對不**為的埋點采集,從埋點在應(yīng)用中的位置也可 以區(qū)分成**埋點、后端埋點等;從實現(xiàn)手段上劃分,可分為:代碼埋點、可視化埋點、全埋點等。

    數(shù)據(jù)埋點的大而全陷阱:出于對**的考慮,客 戶往往傾向于做一個覆蓋全業(yè)務(wù)和技術(shù)域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項目,每個數(shù)據(jù)他們希望 都能被納入到數(shù)據(jù)治理的范圍中。這就需要盡可能捕獲、處理和發(fā)送產(chǎn)品的大量事件的相 對全面的屬性,而這就挾持了 廠商進(jìn)行“大而全”的數(shù)據(jù)埋 點,但“大而全”的數(shù)據(jù)埋點會隨之帶來許多問題。

    潛在危害:大而全的數(shù)據(jù)埋點會占用大量空間和流量,數(shù)據(jù)治理后 得到數(shù)據(jù)質(zhì)量低,后續(xù)數(shù)據(jù) 分析困難,從而溝通協(xié)作和 整體項目推進(jìn)出現(xiàn)問題。

    預(yù)防措施:埋點需求和設(shè)計需要有明確的提需規(guī)范和把控。 a.需求側(cè):確立好自身AI 應(yīng)用的需求,以及需求對應(yīng) 下的數(shù)據(jù)范圍。 b.供給側(cè):充分了解客戶 的公司架構(gòu)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),引 導(dǎo)客戶選定可行性高、實施 性高的應(yīng)用落地與數(shù)據(jù)框

    數(shù)據(jù)治理體系的流轉(zhuǎn)運營:溝通、組織、聚焦、文化

    為能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)治理的**、避免一次性數(shù)據(jù)治理,供需兩側(cè)要齊心協(xié)力,共同、持續(xù)、優(yōu)質(zhì)地運營數(shù)據(jù)治理體系。數(shù) 據(jù)治理是系統(tǒng)性工程,是由上至下指導(dǎo),由下而上推進(jìn)的體系工作。因此,供給側(cè)企業(yè)與需求側(cè)廠商,在體系運營和建設(shè) 方面需形成共識,具備明確的目標(biāo)、合理的組織、嚴(yán)格的監(jiān)管、完善的系統(tǒng),這樣才能使數(shù)據(jù)治理工作得到**,達(dá)到體 系的流轉(zhuǎn)運營。

    完善數(shù)據(jù)安全治理框架,確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)

    數(shù)據(jù)泄露事件在大數(shù)據(jù)時代層出不窮,隨著行業(yè)新網(wǎng)絡(luò)形態(tài)、新技術(shù)以及新應(yīng)用場景的發(fā)展,新的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)生產(chǎn)方 式、數(shù)據(jù)處理方式和終端形式不斷涌現(xiàn),數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)也隨之加劇。國家已出臺各級各行業(yè)的法律法規(guī)及配套文件,不斷 加大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的監(jiān)管力度。對此,企業(yè)需建立符合企業(yè)管理現(xiàn)狀及發(fā)展需求的數(shù)據(jù)安全治理框架,數(shù)據(jù)在采集、 存儲、傳輸、處理上均有對應(yīng)的執(zhí)行管理依據(jù),做到挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)、發(fā)揮數(shù)據(jù)**的同時,確保數(shù)據(jù)全周期的安全與合規(guī)。

    將數(shù)據(jù)治理流程化、自動化、智能化

    數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長給數(shù)據(jù)治理工作帶來巨大壓力,傳統(tǒng)人工方式做數(shù)據(jù)的清洗、分辨與調(diào)優(yōu)使治理工作耗時冗長,帶 來高昂的人力成本,且愈發(fā)難以滿足智能應(yīng)用對數(shù)據(jù)在規(guī)模量與質(zhì)量的高要求,傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)治理工作已變得捉襟見肘。 如今,人工智能和RPA等技術(shù)手段已被逐漸應(yīng)用于數(shù)據(jù)治理的模型管理、質(zhì)量管理、資產(chǎn)管理、元數(shù)據(jù)管理等模塊,較終 實現(xiàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的“自治與自我進(jìn)化”??傮w來看,*技術(shù)手段應(yīng)用可以讓數(shù)據(jù)治理工作趨于流程化、自動化與智能化, 同時讓數(shù)據(jù)變得可擴(kuò)展、較負(fù)責(zé)可溯、較可信,已然成為未來數(shù)據(jù)管理發(fā)展的必由之路。

    最后,珠海銀彈谷數(shù)據(jù)治理服務(wù)中心表示:數(shù)據(jù)治理有效的解決企業(yè)數(shù)據(jù)難以整合利用、數(shù)據(jù)質(zhì)量差亂、數(shù)據(jù)共享服務(wù)低、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理手段等痛點,為企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)分析工具!

    詳情請查看報告,文章主要信息來源《2022年中國面向人工智能的數(shù)據(jù)治理行業(yè)研究報告》。


    珠海銀彈谷網(wǎng)絡(luò)有限公司專注于零代碼開發(fā),原型工具,協(xié)同工具等

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