关于sql:企业需求管理到底该怎么做以数据部门示例

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在与多个企业和客户的交换过程,咱们发现很多企业需要治理问题最重大的是数据部门。特地是在企业迫切进步数字化程度的当下,很多数据部门的人也不晓得数据需要到底是什么,数据需要相比拟用户需要、产品需要等需要有什么不同,对于数据需要应该怎么样来治理。

交换时,咱们向数据工作者提过这样一个问题: 你的工作中有多少工夫花在需要相干的事务上?上千集体的答复中,大部分人给出的答案是 50-60%。这些工夫或是用于理解需要背地的业务逻辑与规定,或是用于大大小小的需要沟通会议,或是用于梳理一版又一版需要落地计划,或是用于数据团队外部的需要合作分工。

再接着深问:既然在工作中花这么长时间做需要相干的工作,是否理解过相干的常识或方法论?仅有寥寥几位给出了必定的答案。

这样的景象在数据团队中普遍存在,一部分起因是数据人对需要治理的关注较少,另一部分是业内少有专题性的钻研,同行间的探讨分享也十分无限。

| 数据需要是什么?

我国首个数据管理畛域国家标准 DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)中,对数据需要的定义是:指组织对业务经营、经营剖析和战略决策过程中产生和应用数据的分类、含意、散布和流转的形容。数据需要治理过程辨认所需的数据,确定数据需要优先级并以文档的形式对数据需要进行记录和治理。

在企业的实际中,咱们晓得数据需要是数据决策零碎胜利的外围之所在,它为其余许多业务洞察和治理流动奠定了根底。在大数据分析我的项目以及产品落地过程中,需要治理贯通始终。

那么,数据需要治理最根本的工作就是明确需要,并使我的项目团队和用户达成共识,即建设需要基线。另外,数据需要治理还要建设需要跟踪能力分割链,确保所有的用户需要都被正确地利用,并且在需要产生变更时,可能齐全地管制其影响范畴。

在《企业数据需要治理钻研报告》中,咱们钻研了目前中国各行业企业数据需要治理的广泛程度、投入水平以及常见痛点。大部分的企业是不晓得 ” 是什么?要不要做?怎么做?” 的。

(图片摘自《企业数据需治理钻研报告》)

| 企业在进行数据需要治理时应该怎么做?

数据管理能力大抵可从制度、人员、内容、流程、技术、知识库和内部单干 7 个维度评估。

而 DCMM 规范中数据需要能力项的过程指标如下:

  • 建设数据需要管理制度,对立治理各类数据需要;
  • 数据相干方对数据需要有统一的了解,能满足业务的需要;
  • 各类数据需要失去梳理和定义;
  • 数据的命名、定义和示意遵循组织公布的相干规范。

除此之外,需要生命周期各阶段间的关系对如何治理需要有很大影响。通过对以下要害项的推动,实现数据需要的无效治理,能够晋升数据工作对业务的价值产出,升高数据工作的不可控老本:

  1. 明确数据我的项目或者数据产品的需要边界
  2. 对数据我的项目执行或者数据产品迭代工作进行进度与效力的监控
  3. 通过无效的需要收集以及整合工具与办法,避免我的项目范畴或者产品需要池产生蔓延
  4. 将以上常识具体落实到企业的实际中,咱们取得了治理数据需要应遵循的 5 个要害要点:

那么进一步细化到具体的、通用的数据需要的全生命治理流程步骤上,则能够分为以下六个步骤:

上面间接援用《企业数据需要治理钻研报告》的截图具体的阐明六个步骤:




值得一提的是,数据需要的反馈阐明最好是从业务层面进行形容,能够形容该需要的业务背景、业务指标和业务价值。
而后续需要剖析,包含需要剖析协同时,数据人员应补充该需要的数据层面,包含但不限于需要明确的数据指标(取数起源、计算阐明等)、数据需要落地要求(报表、可视化、大屏、仪表盘看板等)、数据应用范畴、数据更新周期、数据保留周期等。
二者联合就可能造成一份业务、数据双层面的需要文档。

数据需要治理复盘目标是基于需要治理平台,通过汇总和剖析数据需要治理各环节过程记录,敏锐的发现数据需要治理和数据我的项目施行过程中能够优化的中央。


数据是目前企业要害生产因素,数据需要流程的欠缺一方面会促使数据规范体系更加欠缺,另一方面,数据需要的品质有所晋升,相应的数据利用、数据我的项目的品质普遍提高,也可能促成企业的数字化转型和数据利用迈入新的阶段,进一步实现用数据驱动业务倒退。

文中提及工具应用:数知鸟

图片起源:《企业数据需要治理钻研报告》
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