12月15日，由天九企服、老板云、中國經營報聯(lián)合主辦的“2021中國超級創(chuàng)客月”之新科技專場開啟。新科技專場以“先見未來”為主題，聚焦新科技在未來的應用場景、企業(yè)可以挖掘的“新基建”紅利和企業(yè)如何利用新科技提升競爭力等熱門議題。在“創(chuàng)享派”環(huán)節(jié)，Datablau數語科技創(chuàng)始人&CEO王琤，分享了新科技賦能企業(yè)數字化轉型的具體案例。王琤稱，企業(yè)想要數字化轉型，需要先從數據規(guī)范化做起。

以下為部分文字實錄：

我們公司做的是數據治理，這個領域就是過去十幾年里企業(yè)做的業(yè)務數據化工作，我們是把線下的這個業(yè)務搬到線上來了。

企業(yè)有很多業(yè)務系統(tǒng)，這些業(yè)務系統(tǒng)源源不斷地產生數據，但很多時候這些數據之間并沒有打通。我們就幫助這些企業(yè)，打破各個業(yè)務系統(tǒng)的“數據煙囪”，實現不同業(yè)務板塊數據的“車同軌、書同文”。

講一個客戶編碼的例子。在不同的數據庫里，都有客戶編碼，但可能“長得不一樣”，因此我們需要把這個東西給打通。

這就涉及到數據治理里一些成熟的方法論了，這里面有個詞叫“數據標準”。我們會把同名異義、異名同義的數據給打通，然后我們會有相對應的“數據質量”工作，即周期性地出數據質量的檢測規(guī)則，來確保當前在數據庫里面的這些數據的值域是規(guī)范性的。

舉個簡單例子，比如說有一列數據是性別，在不同的業(yè)務系統(tǒng)里，有的是用英文“M/F”來表示男和女，有的是用數字“0/1”來表示男和女，還有的是用漢字來表示男和女。企業(yè)在匯總這些數據時，就會出現完全沒有辦法使用的問題，這就需要我們做出一套規(guī)范，也就是只要涉及到性別數據的處理，都應該有一套標準規(guī)范，比如我們可以統(tǒng)一用“M/F”將這些性別數據標準化。

所以，企業(yè)在做數字化轉型的工作時，需要在源端就把數據的規(guī)范給梳理好。

把數據的規(guī)范梳理好后，我們會有“數據中臺”這個概念，即把不同業(yè)務系統(tǒng)的數據匯到“數據中臺”里，形成一個“數據底座”，然后基于這個“數據底座”來支撐出我們不同的數據應用。比如說在當前的一些企業(yè)里，有采購、財務等各種系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的數據都要先匯總進來，然后再用于支撐企業(yè)風險控制、精準營銷等不同的業(yè)務場景，這就是數據治理的價值所在。

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