数据治理：如何利用多元数据分析？
企业数字化转型与发展离不开数据本身，尤其是进行多元数据分析，更加重要。企业，如金融数据治理，通过多元数据分析，能获得许多数据治理好处。
多元数据分析的三个数据特征指标
一是：进行多元数据分析要看数据的分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；
二是：进行多元数据分析要看数据的分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；
三是：进行多元数据分析要看数据的分布的形状，反映数据分布的偏态和峰态。
金融领域数据治理
近年来，大数据这个术语似乎比其他IT术语都更加流行。这不仅是术语的传播，而且还有广泛的应用，并且很多公司似乎都想赶上创新的列车。无论人们称之为“大数据”、“数据科学”、“工业4.0”或任何其他诱人的术语，人们谈论的都是一样的事物：数据。目前，还没有对大数据的具体定义，但是企业可以根据5个V来测试数据，如果他们拥有所有数据，那么他们其实采用的就是大数据。这5个V是：数量、速度、种类、准确性、价值。
然而，一些企业只停留在原有的3 个V：数量、速度、种类。遗憾的是，这些测试被认为无利可图，因为企业可能会在详细的分析上投入大量投资，但获得的价值很少，因此，启动它毫无意义。大数据并不是每个商业等式的答案。但是，并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据，例如：金融服务提供商每天存储客户银行转账等内容。这些数据不能称为大数据，它是任何一方无法共享或分析的个人数据。金融服务提供商在用户注册时存储用户的ID，这两者都不能称为大数据。这是企业内部数据，应存储在专用的数据仓库服务器中。另一方面，支出交易无疑可以被视为消费者行为，而这是大数据。
一旦进行多元数据分析，通过金融数据治理，金融公司就可以为用户提供更加个性化的服务，利用数据治理好处，从而优化定价策略，提高客户保留率，获得竞争优势等。金融服务公司必须实现完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。
金融数据治理应遵循真实、及时、完整、有效和安全原则按规定管理消费者信息。银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：
- 全覆盖原则
金融数据治理应当覆盖数据的全生命周期，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据，覆盖内部数据和外部数据，覆盖监管数据，覆盖所有分支机构和附属机构。
- 匹配性原则
金融数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。
- 持续性原则
金融数据治理应当持续开展，建立长效机制。
- 有效性原则
金融数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。
数据治理的意义
数据治理好处在于什么？为什么要进行多元数据分析？公司内部缺乏有效的数据治理反映了一件事：数据存在不良。
总而言之，数据治理好处可以精简成以下三点：
1.数据治理节省资金
2.糟糕的数据治理是危险的
3.良好的数据治理提供了清晰度
数据分析BI
立即沟通
