銀彈谷：治理陷阱與趨勢洞察

時(shí)間：2022-08-02作者：珠海銀彈谷網(wǎng)絡(luò)有限公司瀏覽：100

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的大而全陷阱

抓大放小，從**數(shù)據(jù)著手：數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是指針對(duì)特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲，處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過程，是數(shù)據(jù)治理中范圍圈定的一環(huán)。 出于對(duì)**的考慮，客戶往往傾向于做一個(gè)覆蓋全業(yè)務(wù)和技術(shù)域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目，將每個(gè)數(shù)據(jù)都納入到數(shù) 據(jù)治理的范圍中，這就導(dǎo)致進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)時(shí)放縱提需，埋點(diǎn)需求爆炸，給后續(xù)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析帶來隱患。為避免數(shù) 據(jù)埋點(diǎn)的大而全陷阱，企業(yè)應(yīng)該做到抓大放小，謹(jǐn)記2/8原則——80%的問題產(chǎn)生于20%的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)——從較**的系 統(tǒng)、較重要的數(shù)據(jù)、較容易產(chǎn)生問題的地方開始著手做數(shù)據(jù)治理。

什么是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)：數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是指針對(duì)特定 用戶行為或事件進(jìn)行捕獲， 處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過程，是數(shù)據(jù)治理中范圍圈定的一環(huán)。針對(duì)不**為的埋點(diǎn)采集，從埋點(diǎn)在應(yīng)用中的位置也可 以區(qū)分成**埋點(diǎn)、后端埋點(diǎn)等；從實(shí)現(xiàn)手段上劃分，可分為：代碼埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)等。

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的大而全陷阱：出于對(duì)**的考慮，客 戶往往傾向于做一個(gè)覆蓋全業(yè)務(wù)和技術(shù)域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目,每個(gè)數(shù)據(jù)他們希望 都能被納入到數(shù)據(jù)治理的范圍中。這就需要盡可能捕獲、處理和發(fā)送產(chǎn)品的大量事件的相 對(duì)全面的屬性，而這就挾持了 廠商進(jìn)行“大而全”的數(shù)據(jù)埋 點(diǎn)，但“大而全”的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)會(huì)隨之帶來許多問題。

潛在危害：大而全的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)會(huì)占用大量空間和流量，數(shù)據(jù)治理后 得到數(shù)據(jù)質(zhì)量低，后續(xù)數(shù)據(jù) 分析困難，從而溝通協(xié)作和 整體項(xiàng)目推進(jìn)出現(xiàn)問題。

預(yù)防措施：埋點(diǎn)需求和設(shè)計(jì)需要有明確的提需規(guī)范和把控。 a.需求側(cè)：確立好自身AI 應(yīng)用的需求，以及需求對(duì)應(yīng) 下的數(shù)據(jù)范圍。 b.供給側(cè)：充分了解客戶 的公司架構(gòu)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，引 導(dǎo)客戶選定可行性高、實(shí)施 性高的應(yīng)用落地與數(shù)據(jù)框

數(shù)據(jù)治理體系的流轉(zhuǎn)運(yùn)營：溝通、組織、聚焦、文化

為能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)治理的**、避免一次性數(shù)據(jù)治理，供需兩側(cè)要齊心協(xié)力，共同、持續(xù)、優(yōu)質(zhì)地運(yùn)營數(shù)據(jù)治理體系。數(shù) 據(jù)治理是系統(tǒng)性工程，是由上至下指導(dǎo)，由下而上推進(jìn)的體系工作。因此，供給側(cè)企業(yè)與需求側(cè)廠商，在體系運(yùn)營和建設(shè) 方面需形成共識(shí)，具備明確的目標(biāo)、合理的組織、嚴(yán)格的監(jiān)管、完善的系統(tǒng)，這樣才能使數(shù)據(jù)治理工作得到**，達(dá)到體 系的流轉(zhuǎn)運(yùn)營。

完善數(shù)據(jù)安全治理框架，確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)

數(shù)據(jù)泄露事件在大數(shù)據(jù)時(shí)代層出不窮，隨著行業(yè)新網(wǎng)絡(luò)形態(tài)、新技術(shù)以及新應(yīng)用場景的發(fā)展，新的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)生產(chǎn)方 式、數(shù)據(jù)處理方式和終端形式不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)也隨之加劇。國家已出臺(tái)各級(jí)各行業(yè)的法律法規(guī)及配套文件，不斷 加大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的監(jiān)管力度。對(duì)此，企業(yè)需建立符合企業(yè)管理現(xiàn)狀及發(fā)展需求的數(shù)據(jù)安全治理框架，數(shù)據(jù)在采集、 存儲(chǔ)、傳輸、處理上均有對(duì)應(yīng)的執(zhí)行管理依據(jù)，做到挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)、發(fā)揮數(shù)據(jù)**的同時(shí)，確保數(shù)據(jù)全周期的安全與合規(guī)。

將數(shù)據(jù)治理流程化、自動(dòng)化、智能化

數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級(jí)增長給數(shù)據(jù)治理工作帶來巨大壓力，傳統(tǒng)人工方式做數(shù)據(jù)的清洗、分辨與調(diào)優(yōu)使治理工作耗時(shí)冗長，帶 來高昂的人力成本，且愈發(fā)難以滿足智能應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)在規(guī)模量與質(zhì)量的高要求，傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)治理工作已變得捉襟見肘。 如今，人工智能和RPA等技術(shù)手段已被逐漸應(yīng)用于數(shù)據(jù)治理的模型管理、質(zhì)量管理、資產(chǎn)管理、元數(shù)據(jù)管理等模塊，較終 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的“自治與自我進(jìn)化”?？傮w來看，*技術(shù)手段應(yīng)用可以讓數(shù)據(jù)治理工作趨于流程化、自動(dòng)化與智能化， 同時(shí)讓數(shù)據(jù)變得可擴(kuò)展、較負(fù)責(zé)可溯、較可信，已然成為未來數(shù)據(jù)管理發(fā)展的必由之路。

最后，珠海銀彈谷數(shù)據(jù)治理服務(wù)中心表示：數(shù)據(jù)治理有效的解決企業(yè)數(shù)據(jù)難以整合利用、數(shù)據(jù)質(zhì)量差亂、數(shù)據(jù)共享服務(wù)低、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理手段等痛點(diǎn)，為企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)分析工具！

詳情請(qǐng)查看報(bào)告，文章主要信息來源《2022年中國面向人工智能的數(shù)據(jù)治理行業(yè)研究報(bào)告》。


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• 詞條

  詞條說明

• 銀彈谷：數(shù)據(jù)治理的行業(yè)規(guī)模與受益圈立足點(diǎn)

  中游廠商提供數(shù)據(jù)開發(fā)與治理服務(wù)，助力AI應(yīng)用高效落地AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)與數(shù)據(jù)治理產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)為：1）上游：數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)產(chǎn)能；2）中游：數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)工具與管理服務(wù)；3） 下游：人工智能應(yīng)用。處于中游的兩類服務(wù)商中，AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商使用數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注工具處理圖片、語音、文本等非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，面向AI的數(shù)據(jù)治理服務(wù)商則負(fù)責(zé)使用數(shù)據(jù)治理的各組件管治多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，使其形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，從而提高數(shù) 據(jù)質(zhì)量。二者處理

• 銀彈谷：傳統(tǒng)業(yè)務(wù)型中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐

  業(yè)務(wù)向線上遷移，便于一體化管理、促進(jìn)流量轉(zhuǎn)化傳統(tǒng)業(yè)務(wù)型中小微企業(yè)線下業(yè)務(wù)較多且數(shù)字化意識(shí)較為薄弱，而線下業(yè)務(wù)難以捕捉用戶行為、消費(fèi)偏好等信息，同時(shí)經(jīng)營成本也較高。隨著企業(yè)成長數(shù)字化概念逐漸深入，除提升IT基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)聯(lián)通性外，還倒逼傳統(tǒng)業(yè)務(wù)型企業(yè)發(fā)展線上業(yè)務(wù)。按照業(yè)務(wù)場景可將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)型企業(yè)劃分為易開展線上業(yè)務(wù)和以線下體驗(yàn)為主的兩類企業(yè)。前者通過SaaS搭建線上門店完成線下業(yè)務(wù)線上化，實(shí)現(xiàn)渠道數(shù)據(jù)

• 銀彈谷：中國信創(chuàng)生態(tài)市場**觀點(diǎn)發(fā)布

  銀彈谷：中國信創(chuàng)生態(tài)市場**觀點(diǎn)發(fā)布市場驅(qū)動(dòng)力：信創(chuàng)用戶中73%是技術(shù)驅(qū)動(dòng)型用戶，17%政策驅(qū)動(dòng)型；信創(chuàng)市場是技術(shù)+政策的雙驅(qū)動(dòng)型市場，不僅受政策影響，技術(shù)**性、成熟度、自主可控較重要；信**域會(huì)重塑中國市場重應(yīng)用、輕技術(shù)的傳統(tǒng)格局，促使市場轉(zhuǎn)型進(jìn)入技術(shù)驅(qū)動(dòng)型市場。戰(zhàn)略環(huán)節(jié)：52%的從業(yè)者認(rèn)為基礎(chǔ)軟件是信創(chuàng)生態(tài)戰(zhàn)略環(huán)節(jié)，其次是安全和企業(yè)應(yīng)用環(huán)節(jié)，均有43%；基礎(chǔ)軟件、安全、企業(yè)應(yīng)用環(huán)節(jié)需重點(diǎn)布局

• 銀彈谷：金融業(yè)企業(yè)面對(duì)SaaS較具主動(dòng)性

  2021年金融業(yè)企業(yè)被SaaS信息無死角覆蓋，據(jù)調(diào)查報(bào)告顯示，金融業(yè)負(fù)責(zé)人中直接接觸過廠商或經(jīng)銷商的銷售人員高達(dá)78.9%；在金融業(yè)中的負(fù)責(zé)人主動(dòng)去認(rèn)知SaaS比例占據(jù)行業(yè)9成以上，被動(dòng)去認(rèn)知的較高也占據(jù)人群9成，金融行業(yè)對(duì)SaaS的應(yīng)用很早就表現(xiàn)出積極的探索意愿，金融行業(yè)主動(dòng)獲取SaaS信息是國內(nèi)產(chǎn)業(yè)中較**的行業(yè)之一。金融業(yè)腰部企業(yè)應(yīng)用SaaS服務(wù)比例大幅提高金融行業(yè)典型的頭部企業(yè)帶動(dòng)性產(chǎn)業(yè)，