2023-03-10 10:48 浏览量:427
作为可以与用户、商家、企业等不同角色接触的基础服务行业,支付可以接触到各种各样的数据。
单个数据所能表达的含义有限,但数据与数据之间一旦形成联系,就可以看到背后的因与果、供与求、输入与输出、措施和效果。然而怎么分辨哪些数据有价值,有怎样的价值,如何发现数据之间的联系,是支付企业进行数据治理所面临的普遍问题。
而具体来看,主要是三大难题。
数据治理的三大难题
首先,数据质量不高。
俗话说“巧妇难为无米之炊”,但做出一道美食也需要质量高的食材。数据质量不高,是数据治理这道“美食”遇到较为严重的问题之一。
由于缺乏数据顶层治理体系、数据采集标准缺乏、数据源错误或陈旧、数据模型不准确等等问题,使得企业数据的全生命周期质量不高,也就难以形成有效的数据资产。
其次,数据安全体系不完善。
虽然目前拥有数据安全“三法一条例”的基础法制架构支撑,但到具体的数据治理业务当中,数据安全问题仍然突出。
横向,数据安全需要从收集开始,贯穿数据的全生命周期;
纵向,企业需要根据数据的安全风险程度,设置不同的安全等级,亦或者根据不同的业务类型及公司经营核心数据,进行分类分级管控。
最后,缺乏数据治理制度规范的制定和有效落地。
无规矩不成方圆,在数据治理过程中,企业需要制定完善的制度、标准、规范。
如企业成立专门的数据治理部门,以打通各个部门之间的数据壁垒。
例如在主数据、元数据、数据标准、数据质量、数据模型、数据交互等等方面制定相应制度并建立流程规范进行指导落地。
来源:数据治理研究院