大数据工程师数据治理误区包括哪些?
【导语】大数据时代,数据成为社会和组织的宝贵资产,像工业时代的石油和电力一样驱动万物,然而如果石油的杂质太多,电流的电压不稳,数据的价值岂不是大打折扣,甚至根本不可用不敢用,那么大数据工程师数据治理误区包括哪些?
误区一:客户需求不明确
客户既然请厂商来帮助自己做数据治理,必定是看到了自己的数据存在种种问题。但是做什么,怎么做,做多大的范围,先做什么后做什么,达到什么样的目标,业务部门、技术部门、厂商之间如何配合做······很多客户其实并没有想清楚自已真正想解决的问题。数据治理,难在找到一个切入点。
误区二:数据治理是技术部门的事
数据问题产生的原因,往往是业务>技术,如:数据来源渠道多,责任不明确,导致同一份数据在不同的信息系统有不同的表述;业务需求不清晰,数据填报不规范或缺失,等等。很多表面上的技术问题,如ETL过程中某代号变更导致数据加工出错,影响报表中的数据正确性等,在本质上其实还是业务管理的不规范。
误区三:大而全的数据治理
出于投资回报的考虑,客户往往倾向于做一个覆盖全业务和技术域的、大而全的数据治理项目。从数据的产生,到加工、应用、销毁,数据的整个生命周期他们希望都能管到。从业务系统,到数据中心,到数据应用,里面的每个数据他们希望都能被纳入到数据治理的范围中来。
关于大数据工程师数据治理误区,就给大家分享到这里了,希望大家以后在进行大数据分析的时候,能够有效避免。
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