数据治理真相曝光！建模加工平台如何提升80%运营效率

一、数据治理：企业数字化转型的基石

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业最重要的资产之一。然而，如何有效地管理、利用这些数据，却成为摆在企业面前的一道难题。数据治理，作为企业数字化转型的基石，其重要性日益凸显。就像盖房子需要打地基一样，没有坚实的数据治理基础，企业的数据应用就如同空中楼阁，随时可能崩塌。

什么是数据治理？简单来说，就是一套管理和控制数据的政策、流程和标准。它旨在确保数据的质量、安全性和合规性，从而支持企业做出更明智的决策。数据治理不仅仅是技术问题，更是一个涉及组织、流程和文化的系统工程。

想象一下，如果一个企业的各个部门使用不同的数据标准，甚至对同一数据的定义都存在差异，那么基于这些数据做出的决策，很可能就是错误的。例如，市场部门认为某个产品的销售额很高，而财务部门却认为该产品亏损严重，这就会导致企业在资源分配上出现偏差。

二、数据加工平台：提升数据治理效率的关键工具

数据加工平台，作为数据治理的重要工具，能够帮助企业实现数据的清洗、转换、整合和建模，从而提高数据质量，提升运营效率。它可以将来自不同来源、不同格式的数据，统一到一个标准化的数据仓库中，方便企业进行分析和利用。

什么是数据加工平台？它就像一个数据的“中央厨房”，将各种“食材”（数据）进行处理、加工，最终变成美味的“菜肴”（有价值的信息）。一个优秀的数据加工平台，应该具备以下核心功能：

（一）数据清洗

数据清洗是数据加工的步，也是最重要的一步。它可以去除数据中的错误、重复、缺失和不一致等问题，从而提高数据质量。就像洗菜一样，只有将“脏菜”洗干净，才能做出美味的“菜肴”。

例如，某电商平台的用户数据中，存在大量的重复注册、虚假信息等问题。通过数据清洗，可以将这些无效数据去除，从而提高用户画像的准确性，提升营销活动的转化率。

（二）数据转换

数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程。它可以将来自不同系统的数据，统一到一个标准化的格式中，方便企业进行整合和分析。就像将不同形状的积木，变成统一的规格，才能搭建成稳固的“建筑”。

例如，某零售企业的数据来自不同的门店、不同的供应商，数据格式各不相同。通过数据转换，可以将这些数据统一到一个标准化的数据仓库中，方便企业进行销售分析、库存管理等。

（三）数据建模

数据建模是根据业务需求，将数据组织成特定的结构的过程。它可以将数据之间的关系清晰地呈现出来，方便企业进行深入分析和挖掘。就像绘制一张地图，只有将各个地点的位置和关系标注清楚，才能找到最佳的路线。

例如，某银行希望了解客户的信用风险，可以通过数据建模，将客户的收入、资产、负债等信息整合起来，构建一个信用评分模型，从而评估客户的信用风险。

三、观远BI：一站式智能分析平台，助力企业数据治理

在众多数据加工平台中，观远BI凭借其强大的功能和易用性，受到了越来越多企业的青睐。观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。

最新发布的观远BI 6.0包含四大模块，为企业提供更全面的数据治理解决方案：

• BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。
• BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。
• BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。
• BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远BI 6.0的创新功能包括：

• 实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。
• 中国式报表Pro：简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件。
• AI决策树：自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

观远BI的应用场景广泛，可以帮助企业实现：

• 敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。
• 跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。
• 生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

⭐ 案例：某大型零售企业，通过使用观远BI，实现了以下效果：

问题突出性：

• 数据分散在不同的系统中，无法统一管理。
• 数据质量不高，存在大量的错误和重复数据。
• 数据分析效率低，无法及时发现业务问题。

解决方案创新性：

• 使用观远BI的数据加工平台，将数据统一到一个数据仓库中。
• 使用观远BI的数据清洗功能，去除数据中的错误和重复数据。
• 使用观远BI的数据建模功能，构建销售分析模型、库存管理模型等。

成果显著性：

• 运营效率提升80%。
• 销售额增长20%。
• 库存周转率提高15%。

四、数据治理最佳实践：提升运营效率的秘诀

数据治理不仅仅是工具的应用，更需要一套完整的流程和规范。以下是一些数据治理的最佳实践，可以帮助企业提升运营效率：

（一）制定清晰的数据治理目标

企业需要根据自身的业务需求，制定清晰的数据治理目标。例如，提高数据质量、提升数据安全性、满足合规性要求等。只有明确了目标，才能有针对性地开展数据治理工作。

（二）建立跨部门的数据治理团队

数据治理是一个涉及多个部门的系统工程，需要建立一个跨部门的数据治理团队，负责制定数据治理政策、流程和标准，并监督执行情况。团队成员应该包括业务人员、技术人员和管理人员等。

（三）采用先进的数据治理工具

选择合适的数据治理工具，可以提高数据治理的效率。例如，数据加工平台、数据质量管理工具、数据安全管理工具等。企业可以根据自身的需求，选择合适的工具。

（四）加强数据治理培训

数据治理需要全员参与，企业需要加强数据治理培训，提高员工的数据意识和数据技能。只有让每个员工都了解数据治理的重要性，才能形成良好的数据治理文化。

五、数据合规：数据治理的重要组成部分

随着数据安全和隐私保护越来越受到重视，数据合规也成为数据治理的重要组成部分。企业需要遵守相关法律法规，确保数据的合法合规使用。例如，《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）等。

数据合规不仅仅是法律要求，也是企业社会责任的体现。只有遵守法律法规，保护用户数据安全，才能赢得用户的信任，实现可持续发展。

数据治理，是企业数字化转型的必经之路。通过数据加工平台等工具的应用，结合最佳实践，企业可以提升数据质量，提高运营效率，实现可持续发展。观远数据，作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。选择观远BI，让数据治理不再是难题！👍🏻

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