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数据管理有哪些常见误区?

2024-10-23 11:10:00　|　来源：企业IT培训

数据管理的常见误区有很多。以下是一些常见的误区：

1、认识不统一：在许多企业中，对主数据管理的认识不足，领导层对其重要性缺乏足够的认知，这导致缺乏顶层设计支持。

2、标准不统一：企业内部难以就标准和规则达成一致，导致主数据编码难以统一。

3、源头系统忽视：主数据管理的真正有效性需要在数据产生的源头就开始实施，即确保数据在最初阶段就是标准化和唯一的。忽视源头管理，仅依赖系统间的映射表或后期数据清洗整合，会增加复杂性和成本，降低数据质量。

4、范围混淆：业务实体数据可能包含多个字段，但并非所有字段都需要纳入主数据管理范围。特别是那些仅用于描述特定业务、无需其他系统引用的字段，以及大量用于查询和统计的字段，通常不应纳入主数据管理。

5、局限单个应用程序：主数据管理不应局限于单个应用程序或主题领域。它应该支持多个应用程序，并在某种程度上成为企业的核心数据管理平台。

6、投资回报误解：有些人认为主数据管理项目没有明确的投资回报。然而，从长期来看，主数据管理可以提高数据质量、降低数据冗余和错误率、优化业务流程和决策效率，从而为企业带来显著的经济效益。

7、客户需求不明确：客户请厂商来帮助自己做数据治理，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。

8、工具万能误解：很多客户都认为，数据治理就是花一些钱，买一些工具，认为工具就是一个过滤器，过滤器做好了，数据从中间一过，就没问题了。结果是：一方面功能越做越多，另一方面实际上线后，功能复杂，用户不愿意用。

9、数据标准难落地：很多客户一说到数据治理，马上就说我们有很多数据标准，但是这些标准却统统没有落地，因此，我们要先做数据标准的落地。

总的来说，避免这些误区的关键在于全面理解和正确实施数据管理策略，确保数据的准确性、一致性和完整性，从而提高企业的数据质量和运营效率。

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