北
自动化之路
南
N
RPA&Automation Rd
S
“数据资源逐渐成为了继“土地、资本、劳动”生产三要素后的另一个生产要素,即如今二十一世纪的“第四大生产要素”成为了现在企业不可忽视的经济资源。”
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数据管理市场趋势
咨询公司麦肯锡McKinsey曾提出了“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,并逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者浪潮的到来”。在这种大背景下，越来越多的企业开始进行企业业务和管理的数字化转型，提高对数据资源的利用率。数据资源管理也自然而然为了企业发展数字化的重要组成部分。
从我国数据管理市场角度来看，我国数据管理市场发展迅速。从2015年的32亿发展到今天的上百亿。预计2024年中国大数据整体市场规模更是将达到273.3亿美元利好政策的持续颁布以及大数据技术的创新融合推动中国的大数据产业快速发展，未来伴随更多的数据应用场景逐渐落地，数据管理解决方案市场有望持续扩容。
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数据管理对企业的意义
“数据治理将成为时代主旋律，建设统一的大数据平台是描绘数字化王国的关键，符合“大系统、大平台、大数据”的数据化要求。”
从企业的角度来讨论，我们可以发现在如今的大数据互联网时代，商业过程中所产生的用户和销售数据愈发成为企业进行业务决策和营业分享的指导，而对数据的管理其主要目的是帮助用户查找相关信息并探索资源。并帮助进行整理数据资源，通过程序提供数字识别，并支持归档和保存数据以进行进一步的利用和分析。在后续的数据管理如：数据模型设计、企业数据战略规划等领域都将起到至关重要的效果。
企业可以考虑以具体的元数据为抓手进行数据治理，帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系，实现精准高效的分析和决策。元数据的直接翻译是一种用来“描述数据的数据”。换句话来说，元数据是用来描述关于数据的组织、数据域及其关系的信息。其本身是在数据治理模块中，用来加强数据的可整合性和关联性以提高数据搜索、识别、管理的重要工具之一。元数据分为四大类，分别为：业务元数据、技术元数据、操作元数据和管理元数据。对于企业的管理层来说，需要去进行数据管理的多为业务元数据。
而这也很好去理解：业务元数据本身就是用来描述和定义具体公司业务含义、业务规则、业务术语的数据，如：业务指标，业务规则等。因此其本身涵盖的相关数据，将直接和企业的运营、产品、客户等息息相关，值得去重点管理和利用。
那么具体的业务数据要怎么进行管理呢？今天UniRPA就为大家带来数据管理流程中的数据管理闭环四大步走。
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数据管理闭环四大流程
数据管理是企业数据相关信息的核心管理流程。企业的数据管理闭环流程被主要分为了四大板块：数据收集、数据加工、数据应用和数据维护。企业在元数据管理中要根据各个业务领域数据定义与加工规则来追踪管理过程，形成自有的元数据管理体系。同时，企业在进行数据管理之前和之后都需要不断完善企业的数据标准并制定适合企业自身业务场景和技术特点的数据管理收集平台、数据管理规范、数据采集流程、数据应用方案等等，不可将其他企业的元数据管理模式生搬硬套，以免使元数据的数据价值难以发挥其预期效果。
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数据收集
企业需要根据业务方向和业务标准来进行数据采集。例如：企业的数据范围是在企业内部营收端？负债端？还是在于建立客户端元数据库？企业的业务指标标准是怎么样的？数据采集通常为自动采集和手动采集两种。自动采集适用于数据中的物理模型和数据库，而手动采集范围更加广泛包括所有的业务元数据和技术数据。因此，在绝大多数时候企业需要手动和自动共同利用进行数据采集。
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数据加工
在完成对所需数据的收集之后，企业需要按照相应的标准进行对数据进行分类、命名、排序、汇总等步骤。具体包括：对不同格式的元数据进行调整，以一致完整的元数据格式储存；在不改变储存结构的情况下扩展元数据的类型；对于元数据进行整合以便于在不同类型的数据中进行统一的检索。数据加工可以对数据的质量进行一次筛选并且为数据之后的搜索和利用打下了良好的铺垫。
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数据应用
元数据管理的应用主要体现在两个方面：数据检索和数据分析。数据加工后，数据以规范的格式和分类存储库中。员工将更好的理解数据含义并可以高效率地将数据进行检索、输出、可视化等工作。此外，通过分析工具来对元数据进行血缘分析、影响分析、统计分析等等分析模型，企业可以更好的理解数据之间的相互关系，发挥数据价值，并在得到客观数据分析结果后企业可以更加明智地做出具体决策。
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数据收集
企业需要设置专门的数据部门以对数据进行日常的维护。其职责包括：根据业务部门要求提供和上传元数据、定期对数据进行检查保证数据的时效性和有效性并保持对高时效性数据更新定期对数据进行备份、数据访问权限设置、对现行的数据标准和数据规范工作执行结果进行评估和提出调整建议等。元数据维护对于企业的数据安全性和数据准确性起着至关重要的作用。
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专业化数据管理的企业价值
1.数据能见度提高
数据管理可以提高组织数据资产的可见性，避免数据的堆积和忽视。许多没有IT经验的业务人员并不能理解例如：元数据，主数据等所传递的含义导致许多的数据价值不能被充分挖掘。但在进行数据管治理后数据将规范化整理以可理解的分类的形式存储在企业的数据库中。而优秀的数据可见性使公司更有条理和效率，让员工能够找到他们需要的数据以高效率地执行工作。
2.数据可靠性提高
企业内部的各部门缺乏统一的标准数据管理方法。这直接导致了不同部门，不同业务人员对数据的管理方法，数据模型，储存方法等截然不同。而专业的咨询服务将为企业提供适合企业业务模式的标准化流程和的管理策略来帮助最大限度地减少潜在错误，清晰化管理职责。凭借专业的规划和可靠的最新数据，公司可以更有效地响应市场变化和客户需求。
3.数据安全性提高
数据管理通过设置权限等级，身份验证和加密工具等保护企业免受数据丢失、盗窃和破坏。数据安全性可确保在主要来源不可用时备份和检索重要的公司信息。随着相关相关法律法规完善，信息安全性正在变得越来越重要。但是，企业在很多时候由于过度设置企业部门间权限限制导致企业之间信息不互通，数据分享缺乏渠道等问题。而通过专业的数据安全管理，企业将找到数据信息安全度和数据开放性的平衡，企业数据的维护稳定性将大大提高。
4.数据广泛性提高
完善的数据管理体系包括：数据存储、数据架构、数据加工、数据质量标准设定、数据安全以及生命周期维护等等数据管理流程。这些流程要求企业的数据管理覆盖企业不同部门并要求不同职责的员工参与其中，了解其职责内的数据收集、数据整理、上传、维护等等要求。通过完善企业的数据管理，企业将进行大范围的数据管理培训，而企业的总体数字化意识也将在培养中至上而下贯彻。
数据作为“今二十一世纪的“第四大生产要素”，越来越需要企业的重视。优秀和有逻辑的数据管理体系将帮助企业在数据化时代站稳脚跟，提高企业的总体运维和资源整合效率。但是如果缺乏相关的技术人员和数据管理计划，企业的数据管理也难以实现“平稳落地”。因此，在一定程度上通过专业数据管理团队进行企业各项业务场景的数据治理支持，将有效帮助企业进行数据管理的总体布局。帮助企业在数据治理成为时代主旋律的背景下，逐步建设统一的企业大数据管理系统。
