优质的数据是数据价值创造的"富矿"。而在海量数据的汪洋中,低质数据的滋生蔓延也成为痼疾所在。一方面,数据准确性、完整性等内在质量问题对后续数据分析应用构成严峻挑战;另一方面,数据冗余、数据臃肿也造成存储和管理成本的攀升。破解数据质量难题,需建立常态化、可持续的质量改进闭环。
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其一,数据质量评估与监控。构建涵盖准确性、一致性、完整性、及时性、唯一性等在内的数据质量度量体系,辅之以自动化、可视化的质量监测工具,实时掌握数据质量状况。对于关键数据,还可树立质量看板,落实质量问题的追踪问责。
其二,数据质量治理与改进。质量问题的根源在于数据治理,因此,要从源头强化数据标准、数据流程和数据权责的规范化管理,同时从需求侧优化数据模型、数据架构。对于存量质量问题,则要因类施治,通过数据补录、数据清洗等多种技术手段系统攻坚。
其三,长效机制与文化培育。将数据质量视为一种认知、一种文化,将其内化于组织运转的方方面面。质量文化的培育要从意识宣贯、能力建设、绩效考核等多个层面持续发力,并适时开展专项整治,集中攻坚数据质量顽疾。唯有形成人人重视、人人参与的浓厚质量文化,方能根治质量顽疾。
在数字化时代,组织系统日趋动态多变、错综复杂。传统的中心化、计划驱动的管理模式已然掣肘,亟需变革创新,构建面向复杂系统的现代数据资产运营模式。
一是"中台+前台"的敏捷模式。通过数据中台沉淀共性能力,支撑灵活多变的前台业务创新,是化解复杂性的重要路径。二是小前台、多中心的网状模式。通过划小前台自治单元、分散中心节点,形成扁平化网状数据组织,更利于分散决策、敏捷应变。三是开放生态的弹性模式。充分利用外部力量,构建跨界开放的数据创新生态,对外赋能、对内赋智,将数据资产的内生动能与外部资源有机结合,形成共生演化的发展共同体。四是智能进化的自适应模式。引入人工智能、区块链等新技术,实现从"人治"到"法治+智治"的转变。通过智能算法的自我学习、自主优化,让数据运营系统具备一定程度的自组织、自适应、自进化能力。
面向未来,数据资产运营的关键是顺应数字世界的复杂性本质,在动态多变中寻求秩序,在开放互联中谋求共赢。唯有让系统焕发源源不断的内生动力,在庞杂演化中持续迸发数据价值,方能基业长青。
DPex数字公证存证亮点 实现无需上传源文件，又可以完成公证存证的“私密存证”功能，满足企业在商业秘密、敏感数据方面的保密需求和存证保护需求。 
