Datablau数语科技的创始人王琤:企业数字化转型需先从数据规范化做起 |天九大咖金句速递
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本期,由来自Datablau数语科技的创始人&CEO王琤,为大家分享新科技赋能企业数字化转型的具体案例。
王琤称,企业想要数字化转型,需要先从数据规范化做起。
以下为部分文字实录:
我们公司做的是数据治理,这个领域就是过去十几年里企业做的业务数据化工作,我们是把线下的这个业务搬到线上来了。
企业有很多业务系统,这些业务系统源源不断地产生数据,但很多时候这些数据之间并没有打通。我们就帮助这些企业,打破各个业务系统的“数据烟囱”,实现不同业务板块数据的“车同轨、书同文”。
讲一个客户编码的例子。在不同的数据库里,都有客户编码,但可能“长得不一样”,因此我们需要把这个东西给打通。
这就涉及到数据治理里一些成熟的方法论了,这里面有个词叫“数据标准”。我们会把同名异义、异名同义的数据给打通,然后我们会有相对应的“数据质量”工作,即周期性地出数据质量的检测规则,来确保当前在数据库里面的这些数据的值域是规范性的。
举个简单例子,比如说有一列数据是性别,在不同的业务系统里,有的是用英文“M/F”来表示男和女,有的是用数字“0/1”来表示男和女,还有的是用汉字来表示男和女。
企业在汇总这些数据时,就会出现完全没有办法使用的问题,这就需要我们做出一套规范,也就是只要涉及到性别数据的处理,都应该有一套标准规范,比如我们可以统一用“M/F”将这些性别数据标准化。
所以,企业在做数字化转型的工作时,需要在源端就把数据的规范给梳理好。
把数据的规范梳理好后,我们会有“数据中台”这个概念,即把不同业务系统的数据汇到“数据中台”里,形成一个“数据底座”,然后基于这个“数据底座”来支撑出我们不同的数据应用。
比如说在当前的一些企业里,有采购、财务等各种系统,这些系统的数据都要先汇总进来,然后再用于支撑企业风险控制、精准营销等不同的业务场景,这就是数据治理的价值所在。
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