37、数据平台如何驱动业务价值

数据平台如何驱动业务价值

1. 数据质量与治理

数据质量对于数据平台至关重要，它涵盖了数据的准确性、完整性、一致性和完整性等多个方面的属性度量。数据质量规则的制定通常是组织内多部门协作的成果，尤其是数据管理员，他们是数据的业务所有者。数据平台的设计者必须融入数据治理流程，从业务对数据质量的需求出发，对平台进行必要的改进。

确保数据质量不仅仅是在数据管道上应用业务规则进行质量检查，还包括当数据质量检查失败时应采取的措施。具体目标如下：
- 让使用“失败”数据的用户知晓，在问题解决之前，不能信任该数据产品。
- 尽快让能够解决问题的人员意识到需要采取行动，这可能超出了数据平台本身的范畴。

2. 避免平台孤岛化

在组织中，数据孤岛现象普遍存在。数据平台的影响范围广泛，它从公司外部的 SaaS 数据源开始，延伸到未参与设计的仪表盘，还可能涉及到嵌入机器学习算法输出的网站，或用于电子邮件营销活动的营销自动化系统。

IT 部门不应简单地认为平台从数据进入开始，到作为数据集交付结束，这种短视的做法会引发诸多问题。数据平台是一个广泛连接的系统，应将其视为具有延伸到其他系统和组织各部分的“触手”。

IT 部门可以承担端到端系统的责任，但最好在用户的支持下进行，这样可以将数据所有权转移到业务部门，让业务部门推动数据质量规则的持续发展，并由业务和 IT 共同定义数据管道的必要服务级别协议（SLA）。鼓励组建关注整个系统的多功能团队，并积极参与其中，以分担工作并实现对不断发展的成功平台的共同所有权。

3. 成本控制：“美元之舞”

成本是数据平台项目可能面临的阻碍之一。组织通常会