企业开展大数据的准备工作

有什么数据、需要什么数据

企业级范围的数据需求统筹管理（分散→统一）

数据管理机制

有什么数据

误区：数据管理部门管理数据、对数据负责，因为职责不清，是不合理的

一般是数据主管的业务部门，对数据质量负责，同时拥有数据的解释权，是数据在企业范围内唯一的所有人

数据所有者

是相关业务部门或者分支机构和网点，负责按既定数据的采集和录入

数据采集者

任意的部门和用户

数据使用者

专业化的数据管理部门（如数据管理部、企业信息化部等），统筹和协调各部门开展数据治理工作的职能

数据管理者

信息科技部门或委托第三方科技公司，负责数据的相关系统和技术实现

数据实现者

数据由谁负责

输出成果：形成数据标准、数据规范

核心参与主体：数据所有者

对数据的要求

数据采集

处理和加工

传输和存储

应用和展现

销毁和退出

数据质量管理机制

如何保证数据质量

数据考核

评价机制

数据的考核和评价

4.数据现状梳理

机构自身无历史采集积累

数据的真实性和有效性经不起验证

制约企业利用数据进行挖掘和应用的能力

1.数据质量问题

主要动力非提升自身数据和业务的核心竞争力，为机构业务提供那个经营和决策管理支出；而是本末倒置的形式主义，仅满足外部监管统计报送要求

2.数据应用问题

数据工作涉及范围过广，首先集中精力解决1-2个迫切的、关键的数据应用需求（可以先从管理层的用书需求出发，通过高管报表和每日指标检测、决策驾驶舱等方式实现少量的核心指标）

自上而下把指标确定下来，有助于获得高层支持（管理层作为直接受益者，直观感知数据价值和开展数据工作的必要性；管理层认可之后，意味着企业最为核心的数据标准逐步建立，后续只是推广和完善的过程）

优先考虑缺数部门而非强势的有数亦用数部门-存在进入壁垒和需求强弱、配合度的区别（以数据应用为驱动，集中精力解决用书需求，长期规划、短期速赢、迭代推进）

3.实施策略和路径问题

企业开展大数据的准备工作