2019大数据产业峰会| Datablau王琤：EDW2019-国际数据管理最新趋势

最后是叫企业数据治理组织势力分布图。是什么意思呢？因为经常见一些企业客户，发现企业慢慢在成立大数据部门，打个比方业务部门有一千人，对应研发大概有200人，大数据部门有40人，治理部门通常只有4个人，这是经常碰到的企业情况。这样的话，一千个人的业务部门天天提各种需求，经常就会碰到开发部门或者数据部门甩锅说是因为数据治理没做好，我们没法提供服务；或者服务没有那么好，数据部门经常会说我接入了，数据治理部门没治理好；研发部门经常不断地上线一些新的业务系统，新的业务系统之前没盘点好，没有管控好，存量数据又存了一大堆。我们经常看到企业里数据治理部门处在很尴尬的一个地位，只有4个人，但是这么多人都去找他们要各种各样的东西。我的观点是，肯定要把这些事甩出去，怎么甩？第一是数据治理这四个人，大数据部门做自己的数据资产目录，研发部门做前头的数据建模的数据管控。要开发新的业务系统，把你的数据模型交出来，或者你按照我的数据标准走，把前端管控好，后面的数据湖靠数据资产目录的方式做。同时服务业务部门的时候仍然是数据资产部和自助的数据储备，来服务相关的业务部门。这肯定要靠张力，靠不同的方法、不同的工具把数据治理工作给甩出去。

以上这三部分这是当前我对整个数据治理市场的理解，谢谢大家。

（编辑：淮安站长网）

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