在我國，各行業的數字化發展和建設水平并不均衡，對于一部分先行行業，數字化已初見規模甚至到了亟待轉型的階段，但還有一些行業則明顯處于起步階段。 億信華辰基于服務過的金融行業、傳統制造業以及政數等領域發現：企業數字化一般會經歷初期的煙囪式系統建設、中期的集成式系統建設和后期的數據管理式系統建設三大階段。但是不論處于哪個階段，企業建設BI系統解決方案時或多或少都出現了以下風險或問題： 1.數據流通不暢 大多數企業在信息化建設之初缺乏規劃，在信息化推進的過程中，各信息系統分散建設，信息系統之間的使用和數據管理各自獨立。這些系統就如同一個個“數據煙囪”一般，各系統間數據定義不標準，信息不能互相聯通，信息上的非共享性導致數據價值難以充分發揮。 2.數據質量參差不齊 從數據采集來看，企業各個業務系統按照各自的需要錄入數據，且數據錄入過程中容易出現錯誤數據。系統間數據標準不一，缺少全局規范文檔，信息無法對接應用，使得在數據流轉過程中，出現了大量的垃圾數據。另外數據產權不明確，職責混亂，管理和使用流程不清晰，也是造成數據質量問題的重要因素。 3.缺乏有效的管理機制 企業的不斷發展帶來了數據量的高速膨脹，由于缺乏長效的管理機制，缺乏藍圖規劃，使得企業機構無法從統一的業務視角去管理數據，去利用數據信息之間的關系，數據因為得不到有效的管理而無法發揮價值。 4.潛在數據安全隱患 如今數據安全問題越來越被重視，但是很多企業在數據的使用過程中缺少恰當的認證，授權等措施，也無法保證信息資產符合隱私及保密法規要求，存在數據安全隱患。 企業建設BI系統解決方案時，如何更好地管理和控制數據，做好數據體系建設，而非打造一個又一個割裂孤立的系統，這其中數據分析與數據治理雙翼并行是關鍵。 1.分析與治理雙管齊下 億信華辰在十余年的數據分析實施經驗下，發現解決以上難題不僅僅是一對一單線解決，而是要自上而下進行推動，改變觀念，將治理與分析相結合，融會貫通方能決勝千里。 大數據就像一座漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，絕大部分都隱藏在表面之下。分析是讓大家明確冰山裸露在外的外殼、根據漂流走向預測未來的軌跡路線，而治理就是將隱藏在冰山之下東西挖出來，找準形成原因、勾勒肉眼不及的海下之貌，分析與治理兩者相輔相成、缺一不可。 2.分析離不開治理 如果只分析無治理，那么隨著企業的發展壯大上述問題肯定會接踵而至，沒有一個完全可落地的數據治理規劃，數據分析實踐和效果也無法持續發展。比如，企業無法訪問或集成他們所擁有的數據，因為這些數據仍然被鎖在各部門的數據孤島上，獲取的路徑復雜且低效，對于企業而言無疑加劇了分析的難度。 再者，對于企業來說人員流動是不可避免的，所以不能將希望寄托于一群人或者一個部門身上，而是應該在使用數據和分析工具時更加的標準化和流程化，從上而下推行數據治理的規劃、章程及實施。 3.治理離不開分析 對于一家企業而言，如果在沒有業務改進的前提下單純啟動數據治理的項目也是非常難的。所以，企業應該瞄準一個能夠提供價值的重點領域來開展數據分析項目，并行開展數據治理，這種方法使團隊能夠前瞻性的定義目標，并確定滿足目標所需要的數據和工具。換句話說，這種方法量化了數據治理帶來的價值。 通過這個數據分析的項目，人們見識到了治理后的數據是多么的好用與高效，使得業務、信息技術和數據三者之間存在一個良性的協同關系，于是在此分析項目的基礎上，治理的規劃也不斷的被推進和延續。 4.數據管控閉環，決勝未來 分析的目的是用來挖掘數據價值輔助決策，原則上這一步已經是最接近終端結論的一步了。而治理則是一系列的前提，他的出現讓數據的呈現更加精準、明晰、受控，只有當分析與治理兩條腿走路，雙管齊下形成數據管控閉環，企業才能走得愈加飛快而穩健。 億信華辰作為一家老牌的商業智能應用廠商，在數據分析方面早已得心應手，王牌產品億信ABI是一款融合了ETL數據處理、數據建模、數據可視化、數據分析、數據填報、移動應用等核心功能的全能型數據分析平臺，可滿足企業對數據分析的一切想象。 在數據治理方面，億信華辰也一直走在了行業前頭，早在2018年，我們根據十數年深入研究和實施經驗重磅推出融合九大領域的智能數據治理平臺——睿治，填補了該領域的空白，一舉暫獲DAMA數據治理優秀產品獎、星河優秀大數據產品獎等多項榮譽。

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