資料治理 資料管理 數位轉型 數據驅動 資料標準 資料品質 金融

因應資訊不對等與資料不一致 跨部門專責單位有解

治理工具產品非萬能 內化日常作業才有成效

2022-12-21
多數企業其實是先有資料後才關注資料治理課題,原因是巧婦難為無米之炊,沒有米就無法煮飯,更遑論要煮出色香味俱全的菜餚,然而也正是急於收集資料、採用急就章的作法,沒有通盤考量也缺乏方法論證明資料可用,導致了企業現今遇到的痛點。

為了實現業務創新與現代化,近幾年金融業大幅擁抱金融科技,期能從資料中萃取出有價的資訊,以加速轉型並且滿足日益嚴苛的監管要求。然而,日益龐大的資料量卻也可能成為金融產業的一大挑戰,若是管理不善同樣也可能導致流程效率低下或無法合規的情況。

Teradata資深顧問協理黃淑珍觀察,資料治理已成企業非常關心的議題,特別是金融業、電信業等容易取得資料的產業更是如此。「不少企業其實是先有資料後才關注資料治理課題,原因是巧婦難為無米之炊,沒有米就無法煮飯,更遑論要煮出色香味俱全的菜餚,然而也正是急於收集資料、採用急就章的作法,沒有通盤考量也缺乏方法論證明資料可用,導致了企業現今遇到的痛點。」

她以金融業為例指出,早期金融業主要著眼於資料收集,由於金融產品眾多,這些收集來的資料多半是存放在各自獨立的系統中,因此過程往往也較為發散。而後隨著網際網路與社群媒體蓬勃發展,資料獲取變得更複雜,資料管理以及資料運用均出現問題,這才迫使金融業不得不開始考量資料治理。 「歸究原因,其實是因為資料在收集的過程中並沒有考慮到後端應用需求,隨著時間的累積,資料愈來愈多,使用者開始懷疑資料的正確性,但是即使詢問IT部門,IT部門也毫無頭緒,因為一開始就沒有訂定資料的標準、給予定義。」黃淑珍舉例,同樣都是評估企業營運狀況,A團隊的調研結果是公司業績表現不錯,達成率有90%,但是B團隊的調研分析卻是公司目前達成率只到65%,兩邊都覺得自己的調研方法是對的,決策者要取決那一方?這就是資訊不對等與資料不一致很典型的案例,也是企業內部最常面臨的情況。

錯誤思維可能導致治理失敗 

有效的資料治理可以確保資料品質,也是推動數位轉型的關鍵。因為企業決策有賴於資料轉換成的資訊,當資訊不對,決策自然無法呈現出應有的成效。若是回頭溯源時又發現連來源與過程都不清楚,喪失的不只是未挖掘的潛在機會,可能連資料共享都無法實現。

「不少企業存在著錯誤思維,以為資料治理就是購買一套工具或導入一項解決方案,然後所有的問題都可以迎刃而解。如果抱持著這樣的思維,最終很可能以失敗收場。」她提到,資料治理不只要先全面盤點資料、擬定業務目標、制定標準、還要在內部組織一個專責單位來領導資料治理方案,同時邀請此虛擬團隊成員以及相關的業務單位、IT單位以及高層的長官投入,「更重要的是,資料治理並不是一次性的專案,而是應該視為日常作業,因為資料會不斷地被收集,而AI技術也會不斷演進,產生的資訊也會一直改變,而且每隔一段時間,標準就需要被調整,這些都需要長期不斷地執行與改善,最終才能呈現出好的成效。」

對於才剛成立的企業,黃淑珍建議可以在一開始便先著手訂定規範、瞭解流程,萬一出現問題也能溯源。對於已具有資料而且在運行中的企業,則建議企業應該將資料當作資產來對待,首要工作便是盤點資產。「由於企業內部資料可能盤根錯節,盤點時牽一髮而動全身,企業可以先擬定策略,從需求先行著手,看看成效如何。」

Teradata資深顧問協理黃淑珍指出,不少企業存在著錯誤思維,以為資料治理就是購買一套工具或導入一項解決方案,以為所有的問題都可以迎刃而解。如果抱持著這樣的思維,最終很可能以失敗收場。

或者也能選擇全面盤點,例如金融業所有的業務資訊都是交錯應用,全面盤點才能開始定義標準與流程,而後才能知道現在的資料品質離標準到底有多遠,甚至必須要做一些「清倉」的動作,該丟的資料要丟,重要的資料便需要保留下來。 

「值得留意的是,業務目標也與標準制定有關,」她舉例說明,某金控消費者在不同時期分別到所屬銀行開戶、貸款、申辦信用卡,每一次都填寫了教育程度,然而申辦信用卡時可能是在大學時期,貸款的當下已經取得了碩士學位。換言之,消費者在不同時期填寫的資料可能是不同的,當該金控想要運用這些資料時,到底要取選擇哪一個教育程度?更不用說,在初期的表單設計時,信用卡、開戶系統以及基金系統對教育程度都有不同的規格與選項。因此,標準的制定應該要回到使用者的應用端,根據策略與目標來制定教育程度資料的標準。

此外,她也提醒,在治理的過程中,資料治理的專責單位不能只由IT部門來負責,而是應該跨不同部門,例如邀請相關業務單位人員參與,原因在於,IT部門很容易陷入既有思維,認為只要保護好資料就好,就會比較窒礙難行。「而且,在定義資料資產時,也應該要隨時與業務單位的人溝通這些資料資產是不是真的需要,而不是投入設備或工具去處理使用者根本沒有在用的資料。」

最後,標準制定後就要訂定規範,規範的目的是利用強制的手段讓大家遵守標準。另外,角色與權責也會出現,而安全性與隱私性也會在規範中同時被制訂出來。

從顧問服務到落地都能協助 

在「資料」領域深耕多年,Teradata也累積許多領域知識,協助企業識別和蒐集客戶互動資料,從中挖掘客戶行為和洞察,賦能企業發揮數據資料價值,近期Teradata Vantage多雲企業級數據平台也在IDC MarketScape:2022年專注於資料和行銷營運使用者的全球客戶資料平台(CDP)供應商評估報告中,被評定為領導者。

黃淑珍指出,Teradata是市場上少見能夠同時提供顧問服務以及解決方案的供應商,不只深知產業資料的型態與收集方式,也知道現階段資料流程與應用的發展方向,同時瞭解目前企業面臨的痛點。由於過往已累積相當多的顧問服務的經驗,在過程中,也會提供資料治理的相關建議,例如提供已驗證過的樣本範例,協助協助企業聚焦,讓使用者人力投入最少;同時也會協助產生相關的評估報告,在實務應用上,也有資料應用方案來輔助資料的標準、流程、品質或是建構資料字典(元數據管理),協助企業落地資料治理。「簡而言之,Teradata可同時提供落地服務以及實施的建議,這是在台灣系統與顧問服務中,少見可以由同一個供應商與顧問團隊,同時提供給企業洞察的廠商。」


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