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数据治理的几个领域你了解吗?

2019-05-10 15:47浏览数:449

欣思博(北京)科技有限公司(以下简称“欣思博”),是一家面向现代企业“数字化转型”的综合解决方案提供商。从“顶层设计”视角出发,全面分析企业数字化转型机会,帮助企业构建数字商业时代的综合竞争力。

本文是欣思博商学院从多年企业大数据咨询规划和实施实践经验出发,分享自身对于数据治理这一重要概念的理解,尝试为大数据生态的知识交流和积累贡献微薄之力。


数据治理是一套包含策略、原则、组织结构、管理制度、流程以及各种相关技术工具的管理框架。数据治理是数据管理与应用行使权力控制的活动集合,在数据管理与应用层面上进行规划、监督和控制。数据治理不仅仅是管理数据,数据治理高于数据管理,数据治理是为数据管理、应用与服务提供保障的一种机制。

数据治理可以包含4个领域:数据标准管理、数据质量管理、元数据管理和数据生命周期管理。

(1)数据标准管理

数据标准管理重要是解决各个系统间数据不一致的问题。通过建立规范、政策体系、组织、管控流程和使用相应的技术来保证核心数据的一致性和准确性。数据标准的建立在企业级的基础之上的,全企业所有的系统都应该严格准守和执行数据标准规范。

(2)数据质量管理

对于数据质量管理来说,可以使用技术工具或者管理平台把可能引发的各类质量问题进行修正,通过改善和提高组织的管理水平,执行相关的政策和流程。使得数据质量得到进一步提高。

(3)元数据管理

元数据管理主要是管理数据,告诉用户系统有什么数据,通过元数据管理可以了解加数据的变化过程,包括这些变化会给系统带来什么影响等。

(4)数据生命周期管理

数据的生命周期包括数据的建立,数据使用,数据归档,数据销毁。

数据的生命周期管理解决的是系统效率问题和数据的存储问题。我们可以使用技术工具解决这四个阶段的问题,通过改善和提高组织的管理水平,执行相关的政策,加强对数据生命周期的管理。

通过以上四个领域的数据治理,会是企业的数据质量得到保障,提升数据使用价值,从而更好的为企业创造商业价值。

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