我們的生活中已經充滿了數據，各種崗位例如運營、市場、營銷上也都喜歡在職位要求加上一條利用數據、亦或是懂得數據分析。事實上，數據已經成為了構建現代社會的基本生產要素，并且因為不受自然環境的限制，已經成為了人們對未來社會發展方向的共識。今天的干貨分享，干到流鼻血，記得收藏哦！

(資料圖)

數據治理用主流的定義來說，數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。

數據治理 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

從這個定義就可以看出，為什么總說數據治理多么多么重要，一提到數據治理就是各種臟活累活，搞好了看不到，搞不好卻容易背鍋?！鞍l起并推行”“制定和實施”“整個企業”“一系列政策和流程”這些詞工作久了一聽就覺得頭疼，更別提還單獨成立了數據治理部門，如果沒有高層領導的全力支持以及整個企業的配合，那數據治理成功的概率可想而知。

不過哪怕如此困難，越來越多的企業伴隨著信息化、數字化的推行，都開始了數據治理的推進。只要數據資產還能夠為企業提供價值，數據治理就是非常必要的，它是企業實現數據戰略的基礎，更是一個整個管理體系，包括文化、組織、制度、流程、工具在內的系統性工程。

數據治理 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

所以數據治理的目標除了我們之前一直強調的要有數據，要有高質量可用的數據之外，還應該考慮到數據要怎樣才能更好地利用，才能在數據治理完成之后，實現數據資產的價值化。

數據孤島企業在尚未進行信息化建設或信息化建設處于初級階段，一般會在使用數據時發現一個廣泛存在的問題，數據孤島。數據孤島是個很現實的問題，企業發展需要各個業務部門的通力協作，而數據孤島導致了企業不同業務部門數據不能互通，業務交流受到阻礙。

數據可視化 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

除了業務層面，技術和管理人員在調取數據，查看企業業務發展數據時，只能重復對各部門系統數據庫一一操作，不僅容易出現錯誤、遺漏等情況，還可能對數據分析、可視化分析信息造成錯誤影響，導致管理人員對業務發展情況進行誤判，做出錯誤決策。

連接互通從某種層面上來說，數字化轉型其實也有種“萬物互聯”的強調。首先，數字化轉型要求企業進行信息化建設，通過為各部門、業務線安裝對應的業務系統來優化業務流程，實現線下到線上的轉換。當然也可以換一種說法，那就是線下和線上的連接互通，為什么這么說？數字化企業通過在線上遠程處理事務，但影響到的是線下的實體，這兩者并不是對立，而是實現了連接互通。不需要像以前在線下跑來跑去完成各種業務，只需要在網絡平臺等就可以簡單實現。

數據可視化 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

其次，數字化轉型還會要求企業內外部實現連接互通。內部來說，企業通過數字化轉型可以將不同部門的業務系統進行連接，實現業務數據的互通，讓企業能夠打破數據孤島，更高效更全面的利用數據；外部的話，企業在數字化轉型中，可以和產業鏈協同建立完善的生態，通過數據平臺、大數據平臺等連接上下游的合作企業，實現數據的互通。所以數字化轉型也能夠實現產業鏈的連接互通，以生態的形式協同發展。

數據倉庫數據倉庫是一個面向主題的、集成的、隨時間變化但信息本身相對穩定的數據集合，用于支持管理決策過程。其本質就是完成從面向業務過程數據的組織管理到面向業務分析數據的組織和管理的轉變過程，也是商業智能BI中數據倉庫的主要作用。

數據倉庫 – 派可數據商業智能BI可視化分析平臺

數據倉庫就像企業的總的大倉庫，能夠存儲不同來源、不同格式的數據，并且可以通過ETL和數據模型，對數據進行高質量的篩選，分級分類進行存儲。具有很強的穩定性，不會頻繁的進行增刪改等操作，能夠反應歷史變化。

用通俗的話來說就是數據倉庫就像一個終端的大倉庫，其他小倉庫的各種貨品會通過各種方式統一存儲到這里，然后通過倉庫位置的劃分、貨品的擺放進行歸納分類，實現規范、標準的從存放，到分類，再到使用的完整過程。