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大数据治理:数据问题的全面解决之道
文立木 2018-12-20 人民邮电报
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图1 DAMA数(shu)据管(guan)理职(zhi)能框架


图2 典型的(de)中国式数据治(zhi)理组织架构

当今(jin)的(de)(de)大(da)型企业,内部分(fen)工日趋细化,采购(gou)、服(fu)务(wu)、市场、销售(shou)、开发(fa)、支持、物(wu)流、财务(wu)、人力等(deng)各个环节(jie),无不每(mei)时(shi)每(mei)刻(ke)产(chan)生着(zhe)大(da)量的(de)(de)数(shu)据(ju)(ju)(ju)。数(shu)据(ju)(ju)(ju)的(de)(de)格式(shi)也越(yue)来越(yue)多样(yang)化,包括(kuo)IT系统里存(cun)储的(de)(de)结(jie)构化、非(fei)结(jie)构化数(shu)据(ju)(ju)(ju),各样(yang)电子文(wen)档(dang)数(shu)据(ju)(ju)(ju)等(deng)。与此同时(shi),企业管理(li)者(zhe)对(dui)数(shu)据(ju)(ju)(ju)的(de)(de)困惑也与日俱增,这些(xie)数(shu)据(ju)(ju)(ju)从哪(na)里来?我们能相信这些(xie)数(shu)据(ju)(ju)(ju)吗?数(shu)据(ju)(ju)(ju)之间(jian)有什么样(yang)的(de)(de)关系?谁能理(li)解这些(xie)数(shu)据(ju)(ju)(ju)?

零散(san)化存放是数据(ju)问题根源

造成上述情况(kuang)最根本(ben)的(de)原因是(shi):数(shu)据(ju)(ju)零(ling)(ling)散(san)化存(cun)放。大型企业(ye)在(zai)不(bu)同发展阶段,会根据(ju)(ju)业(ye)务(wu)需求建设很多内部IT支撑系统,比如ERP(企业(ye)资源计划)系统、CRM(客户服务(wu)管理)系统、财(cai)务(wu)管理系统等(deng),这些系统的(de)分散(san)建设,数(shu)据(ju)(ju)割裂,造成了数(shu)据(ju)(ju)零(ling)(ling)散(san)化存(cun)放的(de)现(xian)状。

基于数(shu)(shu)据(ju)(ju)作分(fen)析,首(shou)先需(xu)要数(shu)(shu)据(ju)(ju)的(de)聚合,但(dan)由于生(sheng)产系统和(he)(he)数(shu)(shu)据(ju)(ju)的(de)离散化,造成了数(shu)(shu)据(ju)(ju)标准、数(shu)(shu)据(ju)(ju)模型(xing)不统一,因而(er)企业最需(xu)要做(zuo)的(de)就是对(dui)数(shu)(shu)据(ju)(ju)整(zheng)合和(he)(he)标准化。

大(da)数据治理带来全面解(jie)决(jue)之(zhi)道(dao)

大数据治理是诸(zhu)多数据问题的(de)(de)全面(mian)解决(jue)之道。根据DAMA(国际数据管(guan)理协会)的(de)(de)定(ding)义,数据治理(DG,Data Governance)是指(zhi)对(dui)(dui)数据资产的(de)(de)管(guan)理活动(dong)行(xing)使权(quan)力(li)和控(kong)制的(de)(de)活动(dong)集合(规划、监控(kong)和执(zhi)(zhi)行(xing))。作为DAMA数据管(guan)理职(zhi)能(neng)框(kuang)架(图1)的(de)(de)10项职(zhi)能(neng)之一,起着指(zhi)导其他数据管(guan)理职(zhi)能(neng)如何执(zhi)(zhi)行(xing)的(de)(de)作用,它通(tong)过制定(ding)正确(que)的(de)(de)政策(ce)、操作规程(cheng),确(que)保以正确(que)的(de)(de)方式对(dui)(dui)数据和信息进(jin)行(xing)管(guan)理。

大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)治(zhi)(zhi)(zhi)理(li),即基于大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)治(zhi)(zhi)(zhi)理(li)。大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju),一般指符合(he)4V特(te)征的(de)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju),包括社交(jiao)(jiao)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)、机器数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)等,大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)对传统(tong)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)治(zhi)(zhi)(zhi)理(li)工作带来很多的(de)扩展,在政(zheng)策/流程(cheng)上(shang),大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)治(zhi)(zhi)(zhi)理(li)应(ying)覆盖(gai)大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)获取(qu)、处理(li)、存(cun)储、安全等环(huan)节,需要为(wei)大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)设置(zhi)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)理(li)专员制度;需考虑(lv)大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)与主数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)理(li)能力的(de)集成,需要对大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)做定(ding)义,统(tong)一主数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)标准;在数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)生命(ming)周期(qi)管(guan)理(li)各(ge)阶(jie)段,如数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)存(cun)储、保(bao)留、归档、处置(zhi)时,要考虑(lv)大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)保(bao)存(cun)时间与存(cun)储空间的(de)平衡,大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)量(liang)(liang)大(da)(da),因(yin)此(ci)应(ying)识别对业(ye)务有(you)关(guan)键影(ying)响的(de)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)元素,检查(cha)和保(bao)证(zheng)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)质量(liang)(liang)。此(ci)外,在隐私方(fang)面,应(ying)考虑(lv)社交(jiao)(jiao)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)隐私保(bao)护需求,制定(ding)相应(ying)政(zheng)策,还要将大(da)(da)数据(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)治(zhi)(zhi)(zhi)理(li)与企业(ye)内外部风(feng)险(xian)管(guan)控需求建立联(lian)系。

大(da)数据治理的商业(ye)价值(zhi)

企业只有(you)建立了完整的(de)大数(shu)据治(zhi)理体系,保证数(shu)据的(de)质量,才能够(gou)真正有(you)效(xiao)地(di)挖掘企业内部的(de)数(shu)据价(jia)值,对(dui)外提高竞争力。

首先,高(gao)质(zhi)量数据是(shi)企业(ye)(ye)(ye)业(ye)(ye)(ye)务(wu)创新(xin)、管(guan)理决策的(de)(de)(de)基(ji)础(chu)。随(sui)着互(hu)联网企业(ye)(ye)(ye)对(dui)其他各行业(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)冲击(ji),加剧(ju)了市场的(de)(de)(de)竞(jing)争,许(xu)多企业(ye)(ye)(ye)面临收(shou)入增速放缓(huan)、利润(run)空间逐步缩(suo)小的(de)(de)(de)局面,过去单纯的(de)(de)(de)外延式增长已经难以(yi)为(wei)继(ji)。因此,必须向外延与内涵相结合的(de)(de)(de)增长方式转(zhuan)变,未来效益(yi)的(de)(de)(de)提(ti)(ti)升很大(da)程度上要依靠企业(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)内部挖潜实现,这从(cong)客观上对(dui)企业(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)创新(xin)能(neng)力提(ti)(ti)出(chu)了更高(gao)的(de)(de)(de)要求,而(er)提(ti)(ti)升企业(ye)(ye)(ye)内部数据管(guan)理的(de)(de)(de)精细化(hua)水平,是(shi)企业(ye)(ye)(ye)开展业(ye)(ye)(ye)务(wu)创新(xin)和管(guan)理决策的(de)(de)(de)重(zhong)要基(ji)础(chu),能(neng)够为(wei)企业(ye)(ye)(ye)创造巨大(da)效益(yi)。

其次,标(biao)准(zhun)(zhun)化的(de)(de)(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)是优(you)化商业模式、指导生(sheng)产(chan)经(jing)(jing)营的(de)(de)(de)(de)前(qian)提。许多(duo)企业的(de)(de)(de)(de) IT 系(xi)(xi)统经(jing)(jing)历了数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)量高速膨胀的(de)(de)(de)(de)时期(qi),这些海量的(de)(de)(de)(de)、分(fen)散在不同角落的(de)(de)(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)导致(zhi)了数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)资源利用的(de)(de)(de)(de)复(fu)杂(za)性和管理的(de)(de)(de)(de)高难度,形成了一(yi)个个系(xi)(xi)统竖井(jing)。系(xi)(xi)统之间的(de)(de)(de)(de)关系(xi)(xi)、标(biao)准(zhun)(zhun)化数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)从(cong)哪里获取(qu)都无(wu)从(cong)知晓(xiao),通过(guo)(guo)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)治理工作(zuo),可(ke)以对分(fen)散在各系(xi)(xi)统中(zhong)的(de)(de)(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)提供一(yi)套统一(yi)的(de)(de)(de)(de)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)命名、数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)定(ding)义(yi)、数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)类型、赋值规则等的(de)(de)(de)(de)定(ding)义(yi)基准(zhun)(zhun),通过(guo)(guo)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)标(biao)准(zhun)(zhun)化可(ke)以防止(zhi)数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)混乱使用,确保数(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)正确性及(ji)质量,并可(ke)以优(you)化商业模式,指导企业生(sheng)产(chan)经(jing)(jing)营工作(zuo)。

最(zui)后,多角度、全方(fang)位的数据是企业开(kai)(kai)展市场(chang)营销、争(zheng)夺客(ke)户(hu)资源(yuan)的关键。数据已(yi)成(cheng)为企业最(zui)核心的隐形财富,谁掌握了准确的数据谁就能(neng)获得先机,在当前(qian)竞(jing)(jing)争(zheng)日益激烈的市场(chang)上(shang),企业如何在不(bu)同的细(xi)分(fen)市场(chang)构建客(ke)户(hu)画像、开(kai)(kai)展精准营销,如何选择(ze)竞(jing)(jing)争(zheng)策(ce)略、进(jin)行经营管理(li)决策(ce),都必须基于360度全方(fang)位、准确的客(ke)户(hu)数据加以分(fen)析判断才能(neng)得出。

大(da)数(shu)据治理的五个核心要素

1.明确数据(ju)治理责(ze)任,建立(li)数据(ju)治理组织

数(shu)(shu)据(ju)出了问题,到底是谁的(de)(de)责任(ren)?因(yin)为数(shu)(shu)据(ju)主(zhu)要(yao)是IT系(xi)统产(chan)生(sheng)的(de)(de),所以一直以来,解(jie)决数(shu)(shu)据(ju)问题都被认为是IT部(bu)(bu)门的(de)(de)职(zhi)责。而IT部(bu)(bu)门也饱受其苦,数(shu)(shu)据(ju)定义(yi)和业(ye)务规则,业(ye)务部(bu)(bu)门最清楚(chu);数(shu)(shu)据(ju)录入,业(ye)务人(ren)员(yuan)负责;数(shu)(shu)据(ju)使用,业(ye)务人(ren)员(yuan)是用户;数(shu)(shu)据(ju)考核,业(ye)务部(bu)(bu)门有权(quan)力……但(dan)实际上,要(yao)切实解(jie)决数(shu)(shu)据(ju)问题,开展数(shu)(shu)据(ju)治(zhi)(zhi)理工作,就(jiu)必须先清楚(chu)一点:数(shu)(shu)据(ju)治(zhi)(zhi)理,是业(ye)务部(bu)(bu)门和IT部(bu)(bu)门共同的(de)(de)职(zhi)责。

图2是(shi)典型的(de)(de)中国式数(shu)据治(zhi)(zhi)理(li)组(zu)织架构,数(shu)据治(zhi)(zhi)理(li)/管理(li)领(ling)导(dao)小组(zu)设(she)在信(xin)息化领(ling)导(dao)小组(zu)之下,可以单(dan)设(she),也(ye)可以是(shi)信(xin)息化领(ling)导(dao)小组(zu)的(de)(de)一个职责,而虚框中的(de)(de)数(shu)据治(zhi)(zhi)理(li)部(bu)门可能是(shi)实体部(bu)门,也(ye)可能是(shi)由(you)牵头业务部(bu)门和(he)IT部(bu)门联(lian)合组(zu)成的(de)(de)虚拟团(tuan)队。 

值得一(yi)提的(de)是,越来越多(duo)的(de)企业(ye)开(kai)始重(zhong)视数(shu)据(ju)治理工作,一(yi)些企业(ye)高管团队中也产生了一(yi)个(ge)全新的(de)职位(wei)——首席数(shu)据(ju)官(CDO),是组织内(nei)大(da)数(shu)据(ju)战略的(de)制定者和(he)推动者,负(fu)责组织内(nei)数(shu)据(ju)资产的(de)开(kai)发和(he)利用,通过数(shu)据(ju)推动组织业(ye)务的(de)创新和(he)发展,通常直接汇报给CEO或CIO。

2.管理出(chu)成效(xiao),制度是保障

大数(shu)据(ju)治理(li)需(xu)要管(guan)(guan)理(li)和(he)制度的(de)(de)(de)有(you)力支撑,可结合企(qi)业的(de)(de)(de)现状(zhuang),制定相应(ying)的(de)(de)(de)管(guan)(guan)理(li)办法、管(guan)(guan)理(li)流程(cheng)、认(ren)责体系、人员角(jiao)色和(he)岗位(wei)职责等(deng),颁布(bu)相关的(de)(de)(de)数(shu)据(ju)治理(li)的(de)(de)(de)企(qi)业规(gui)章制度等(deng)。

举(ju)个例子,在笔(bi)者负责过的一个数(shu)(shu)据(ju)治理(li)项目中,为了加强数(shu)(shu)据(ju)保(bao)密管理(li),根据(ju)重要(yao)(yao)程(cheng)度、公开范围、数(shu)(shu)据(ju)使用频(pin)次和数(shu)(shu)据(ju)安全(quan)要(yao)(yao)求(qiu),针(zhen)对数(shu)(shu)据(ju)制定了四(si)个重要(yao)(yao)级(ji)别:极敏(min)感级(ji)、敏(min)感级(ji)、较敏(min)感级(ji)、低敏(min)感级(ji),并(bing)根据(ju)不同级(ji)别实施相应的管理(li)举(ju)措(cuo),级(ji)别越高,数(shu)(shu)据(ju)管理(li)的要(yao)(yao)求(qiu)越高。

3.数据规(gui)(gui)范:没(mei)有规(gui)(gui)矩,不成(cheng)方圆

数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)规范(fan)是指(zhi)对企(qi)业核心数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)进行有关存在性、完整性、质量(liang)及归档(dang)的(de)测量(liang)标准,为评估企(qi)业数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)质量(liang),并且为手动(dong)录(lu)入、设计数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)加载程(cheng)序、更新(xin)信息以及开发应用软件提(ti)供的(de)约束性规则,数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)规范(fan)一般包(bao)括数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)标准、数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)模型、业务规则、元数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)、主数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)和参考数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)。

制定数据(ju)(ju)(ju)标准的(de)(de)目的(de)(de)是为了使业(ye)务(wu)人(ren)员、技术人(ren)员在提到(dao)同一(yi)(yi)个指标、名(ming)词、术语的(de)(de)时候有一(yi)(yi)致的(de)(de)含义。数据(ju)(ju)(ju)模型对企(qi)业(ye)运营过程中(zhong)涉及(ji)的(de)(de)业(ye)务(wu)概念和逻辑规则(ze)进行统(tong)一(yi)(yi)定义。业(ye)务(wu)规则(ze)是一(yi)(yi)种权威性(xing)原(yuan)则(ze)或指导方(fang)针,用(yong)来(lai)描述(shu)业(ye)务(wu)交互(hu),并(bing)建立行动和数据(ju)(ju)(ju)行为结(jie)果及(ji)完(wan)整性(xing)的(de)(de)规则(ze)。元数据(ju)(ju)(ju)能(neng)够(gou)帮(bang)助增强数据(ju)(ju)(ju)理解(jie),可以(yi)架(jia)起企(qi)业(ye)内业(ye)务(wu)与 IT 部门之间的(de)(de)桥梁。主数据(ju)(ju)(ju)用(yong)来(lai)描述(shu)参与组(zu)织业(ye)务(wu)的(de)(de)人(ren)员、地点(dian)和事物。参考(kao)数据(ju)(ju)(ju)是系统(tong)、应用(yong)软件、数据(ju)(ju)(ju)库(ku)、流程、报告中(zhong)及(ji)交易记录中(zhong)用(yong)来(lai)参考(kao)的(de)(de)数值集合或分(fen)类表。

4.数据治理活动,理论结合实践

数据治理活动(dong)是指(zhi)为实现数据资产价值的获取、控(kong)制、保护、交(jiao)付以及提升,对(dui)数据规范所(suo)做(zuo)的计(ji)划、执行(xing)和监督工作,一般包括以下活动(dong)。

数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)架构管(guan)(guan)理(li),用(yong)于定义(yi)企业数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)需求,设计(ji)(ji)(ji)实(shi)现数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)需求的主(zhu)要蓝图,通(tong)(tong)常包括(kuo)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)标(biao)准管(guan)(guan)理(li)、数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)模型管(guan)(guan)理(li)、数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)集成(cheng)架构等(deng);数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)质(zhi)量管(guan)(guan)理(li),指(zhi)(zhi)通(tong)(tong)过(guo)计(ji)(ji)(ji)划、实(shi)施(shi)和(he)(he)控制(zhi)活(huo)动,运用(yong)质(zhi)量管(guan)(guan)理(li)技术度量、评估(gu)、改进和(he)(he)保证数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)的恰当使(shi)用(yong);元(yuan)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)(guan)理(li),指(zhi)(zhi)通(tong)(tong)过(guo)计(ji)(ji)(ji)划、实(shi)施(shi)和(he)(he)控制(zhi)活(huo)动,以实(shi)现轻(qing)松(song)访问(wen)高质(zhi)量和(he)(he)整(zheng)合的元(yuan)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju);数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)安全(quan)管(guan)(guan)理(li),指(zhi)(zhi)通(tong)(tong)过(guo)计(ji)(ji)(ji)划、制(zhi)定并执行数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)安全(quan)政策和(he)(he)措(cuo)施(shi),为数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)和(he)(he)信息提供适当的认证、授权、访问(wen)和(he)(he)审计(ji)(ji)(ji);参考数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)和(he)(he)主(zhu)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)(guan)理(li),指(zhi)(zhi)通(tong)(tong)过(guo)计(ji)(ji)(ji)划、实(shi)施(shi)和(he)(he)控制(zhi)活(huo)动,达到保证参考数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)与主(zhu)数(shu)(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)(ju)(ju)的一(yi)致性。

5.数据治理软件:工欲(yu)善其事,必先利其器

目前业界流行的数据(ju)(ju)治理(li)(li)软件,一(yi)般也称(cheng)为数据(ju)(ju)资(zi)产管(guan)(guan)(guan)(guan)理(li)(li)产品、数据(ju)(ju)治理(li)(li)产品,主要包(bao)括的功能组件有元数据(ju)(ju)管(guan)(guan)(guan)(guan)理(li)(li)工具(ju)、数据(ju)(ju)标准管(guan)(guan)(guan)(guan)理(li)(li)工具(ju)、数据(ju)(ju)模(mo)型管(guan)(guan)(guan)(guan)理(li)(li)工具(ju)、数据(ju)(ju)质量管(guan)(guan)(guan)(guan)理(li)(li)工具(ju)、主数据(ju)(ju)管(guan)(guan)(guan)(guan)理(li)(li)工具(ju)、数据(ju)(ju)安全管(guan)(guan)(guan)(guan)理(li)(li)工具(ju)等(deng)。

利用数(shu)(shu)据(ju)(ju)治(zhi)理(li)软件主要解决企业不(bu)同(tong)来源数(shu)(shu)据(ju)(ju)集成过(guo)程(cheng)中(zhong)遇到(dao)的(de)问题,需要数(shu)(shu)据(ju)(ju)治(zhi)理(li)软件能(neng)够为企业提(ti)供统一(yi)的(de)元数(shu)(shu)据(ju)(ju)集成、数(shu)(shu)据(ju)(ju)标准管理(li)、数(shu)(shu)据(ju)(ju)模型设计、数(shu)(shu)据(ju)(ju)质(zhi)量稽核、数(shu)(shu)据(ju)(ju)资产目录、数(shu)(shu)据(ju)(ju)分析(xi)服务等能(neng)力。

结语

基(ji)于大(da)(da)(da)数(shu)据的(de)人工智(zhi)能时(shi)代的(de)到(dao)来(lai),为(wei)各(ge)行(xing)业(ye)带来(lai)基(ji)于数(shu)据资产进(jin)行(xing)业(ye)务(wu)创(chuang)新、管理创(chuang)新的(de)契机(ji),伴随着企业(ye)数(shu)字(zi)化(hua)转型(xing)过程,越来(lai)越多的(de)数(shu)据被收集,大(da)(da)(da)数(shu)据治理将(jiang)为(wei)企业(ye)提供(gong)更(geng)全面更(geng)准(zhun)确的(de)数(shu)据,届时(shi)人类的(de)大(da)(da)(da)部分行(xing)为(wei)将(jiang)可(ke)(ke)以被计算和(he)预测,这种对(dui)社(she)会(hui)成员(yuan)的(de)行(xing)为(wei)逻辑(ji)、社(she)会(hui)事件的(de)发展态势提前作出判断、预测和(he)模拟,将(jiang)使(shi)社(she)会(hui)治理模式得(de)到(dao)极大(da)(da)(da)变革,从而(er)极可(ke)(ke)能推动社(she)会(hui)治理也由传统的(de)人类精英经验治理向基(ji)于大(da)(da)(da)数(shu)据的(de)智(zhi)能化(hua)治理转型(xing)。

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