銀彈谷：治理陷阱與趨勢洞察

時間：2022-08-02作者：珠海銀彈谷網絡有限公司瀏覽：96

數(shù)據(jù)埋點的大而全陷阱

抓大放小，從**數(shù)據(jù)著手：數(shù)據(jù)埋點是指針對特定用戶行為或事件進行捕獲，處理和發(fā)送的相關技術及其實施過程，是數(shù)據(jù)治理中范圍圈定的一環(huán)。 出于對**的考慮，客戶往往傾向于做一個覆蓋全業(yè)務和技術域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項目，將每個數(shù)據(jù)都納入到數(shù) 據(jù)治理的范圍中，這就導致進行數(shù)據(jù)埋點時放縱提需，埋點需求爆炸，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)埋點的大而全陷阱，企業(yè)應該做到抓大放小，謹記2/8原則——80%的問題產生于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：數(shù)據(jù)埋點是指針對特定 用戶行為或事件進行捕獲， 處理和發(fā)送的相關技術及其實施過程，是數(shù)據(jù)治理中范圍圈定的一環(huán)。針對不**為的埋點采集，從埋點在應用中的位置也可 以區(qū)分成**埋點、后端埋點等；從實現(xiàn)手段上劃分，可分為：代碼埋點、可視化埋點、全埋點等。

數(shù)據(jù)埋點的大而全陷阱：出于對**的考慮，客 戶往往傾向于做一個覆蓋全業(yè)務和技術域的、大而全的數(shù)據(jù)治理項目,每個數(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)送產品的大量事件的相 對全面的屬性，而這就挾持了 廠商進行“大而全”的數(shù)據(jù)埋 點，但“大而全”的數(shù)據(jù)埋點會隨之帶來許多問題。

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

預防措施：埋點需求和設計需要有明確的提需規(guī)范和把控。 a.需求側：確立好自身AI 應用的需求，以及需求對應 下的數(shù)據(jù)范圍。 b.供給側：充分了解客戶 的公司架構與數(shù)據(jù)結構，引 導客戶選定可行性高、實施 性高的應用落地與數(shù)據(jù)框

數(shù)據(jù)治理體系的流轉運營：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，供需兩側要齊心協(xié)力，共同、持續(xù)、優(yōu)質地運營數(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，由下而上推進的體系工作。因此，供給側企業(yè)與需求側廠商，在體系運營和建設 方面需形成共識，具備明確的目標、合理的組織、嚴格的監(jiān)管、完善的系統(tǒng)，這樣才能使數(shù)據(jù)治理工作得到**，達到體 系的流轉運營。

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)時代層出不窮，隨著行業(yè)新網絡形態(tài)、新技術以及新應用場景的發(fā)展，新的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)生產方 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。國家已出臺各級各行業(yè)的法律法規(guī)及配套文件，不斷 加大數(shù)據(jù)安全與隱私保護的監(jiān)管力度。對此，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、傳輸、處理上均有對應的執(zhí)行管理依據(jù)，做到挖掘數(shù)據(jù)資產、發(fā)揮數(shù)據(jù)**的同時，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、自動化、智能化

數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長給數(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、分辨與調優(yōu)使治理工作耗時冗長，帶 來高昂的人力成本，且愈發(fā)難以滿足智能應用對數(shù)據(jù)在規(guī)模量與質量的高要求，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等技術手段已被逐漸應用于數(shù)據(jù)治理的模型管理、質量管理、資產管理、元數(shù)據(jù)管理等模塊，較終 實現(xiàn)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的“自治與自我進化”?？傮w來看，*技術手段應用可以讓數(shù)據(jù)治理工作趨于流程化、自動化與智能化， 同時讓數(shù)據(jù)變得可擴展、較負責可溯、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)質量差亂、數(shù)據(jù)共享服務低、數(shù)據(jù)資產管理手段等痛點，為企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)分析工具！

詳情請查看報告，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)研究報告》。


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