數據治理方法

A. 數據治理包含哪些內容數據治理有標准嗎

數據治理主要抄包含頂層設計、數據治襲理環境、數據治理域和數據治理過程。
1) 頂層設計是數據治理實施的基礎，是根據據組織當前的業務現狀、信息化現狀和數據現狀，設定組織機構的職權利，並定義符合組織戰略目標的數據治理目標和可行的行動路徑。
2) 數據治理環境是數據治理成功實施的保障，指的是分析領導層、管理層、執行層等等利益相關方的需求，識別項目支持力量和阻力，制定相關制度以確保項目的順利推進。
3) 數據治理域是數據治理的相關管理制度，是指制定數據質量、數據安全、數據管理體系等相關標准制度，並基於數據價值目標構建數據共享體系、數據服務體系和數據分析體系。
4) 數據治理過程就是一個 PDCA（plan-do-check-act）的過程，是數據治理的實際落地過程，包含確定數據治理目標，制定數據治理計劃，執行業務梳理、設計數據架構、數據採集清洗、存儲核心數據、實施元數據管理和血緣追蹤，並檢查治理結果與治理目標的匹配程度。
IBM的數據治理相對更加成熟，在各個方面的表現都很不錯，國內如果要使用IBM的平台，可以找IBM一些大的代理商，服務會比較有保障，例如北京神碼、上海德慧。

B. 企業數據治理的重點和難點

1.需要企業高層支持，將數據治理工作放在企業重點工作中，保證對數據治理項目人力物力的投入，提高數據治理相關部門和人員的執行力。 2.建立完善的數據治理組織，數據治理管理制度，並明確組織內各角色的職責。數據治理團隊可由業務部門牽頭，IT部門聯合組成，然後結合企業的現狀，制定相應的管理辦法、管理流程、認責體系、人員角色和崗位職責等，頒布相關的數據治理的企業規章制度 3.建立數據規范。數據規范是指對企業核心數據進行有關存在性、完整性、質量及歸檔的測量標准，為評估企業數據質量，並且為手動錄入、設計數據載入程序、更新信息以及開發應用軟體提供的約束性規則，數據規范一般包括數據標准、數據模型、業務規則、元數據、主數據和參考數據。 4.需要功能強大的數據治理工具。數據治理需要在數據採集、處理、分析、應用到歸檔銷毀的全生命周期里，對數據的質量、數據標准進行管控，為企業提供規范統一且高質量的數據資產。數據治理工具包括元數據管理工具、主數據管理工具、數據標准管理工具、數據質量管理工具等，億信華辰自主開發的睿治數據治理平台包含元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期九大功能模塊，各功能模塊可按照企業實際需求自由組合，是目前市面上最成熟且功能最強大的數據治理平台工具。

C. 數據治理的介紹

企業高層必須制定一抄個基於價值的數據治理計劃，確保董事會和股東可以方便、安全、快速、可靠地利用數據進行決策支持和業務運行。數據治理對於確保數據的准確、適度分享和保護是至關重要的。有效的數據治理計劃會通過改進決策、縮減成本、降低風險和提高安全合規等方式，將價值回饋於業務，並最終體現為增加收入和利潤。國際上此方面的研究協會比較多，但截止2014年底中國只有ITSS WG1國際化小組展開了正式研究，並向ISO正式提交和發布了數據治理的研究白皮書。

D. 數據治理的應對型數據治理的缺點及其改進方案

批量集成和應對型數據治理方法引入的時間延遲可能導致業務部門繼續操作重復、不完整且不精確的主數據。因此，這會降低多領域MDM方案實現在正確的時間向正確的人員提供正確數據這一預期業務目標的能力。在期望被設定為數據將變得干凈、精確且及時之後，批量集成引入的時間延遲讓人感到沮喪。應對型數據治理（下游數據管理員小組負責整理、去重復、糾正和完成關鍵主數據）可能導致讓人認為「數據治理官僚化」。應對型數據治理還會導致最終用戶將數據管理團隊看做「數據質量警察」，並產生相應的官僚化和延遲以及主數據仍然不幹凈的負面認識。這還將使得MDM方案更難實現它的所有預期優勢，並可能導致更高的數據管理總成本。此方法的風險是組織可能以「兩個領域中的最差」而告終，至少部分上如此–已在MDM方案中投資，但是只能實現一些潛在優勢，即在整個企業內獲得干凈、精確、及時以及一致的主數據。有三個方法可超越應對型數據治理。1.用戶將數據直接輸入到多領域MDM系統中：用戶使用界面友好的前端將數據直接輸入到多領域MDM系統中，但是他們的新記錄和現有記錄的更新留在暫存區域或保留區域，直到數據管理員審核和認證為止。這之後MDM系統才接受插入或更新，以便進行完整的整理、匹配、合並，並將「最佳記錄」發布到企業的所有其他應用程序。此方法好過將一個完全不同的應用程序（例如CRM或ERP系統）作為「錄入系統」，但是它仍然會出現延遲和效率低下。盡管存在這些缺點，使用暫存區域確實解決了大部分問題，例如不用強制執行重要屬性的錄入或在創建前不必進行徹底搜索。此外，由於我們並不受傳統應用程序或現代CRM或ERP應用程序如何處理數據錄入功能的影響，通過不對應對方法進行批量數據移動，我們還大大縮短了時間安排。2.用戶輸入直接傳送到多領域MDM系統中的數據：在外面輸入新記錄或更新，但是會立即傳送到MDM系統，以便自動整理、匹配和合並。異常或例外傳送到數據管理員的隊列，幾個管理員便可支持最終用戶。這是第一個主動方法的改進，因為我們利用MDM系統的業務規則、數據整理和匹配功能，只要求管理員查看作為整理、匹配和合並流程的例外而彈出的插入或更新。3.用戶使用特定於數據治理的前端輸入數據：第三個方法是允許最終用戶直接錄入到多領域MDM系統中，但是應使用專為主動數據治理方法而設計的前端。可專門為最終用戶數據錄入設定屏幕，您可利用功能齊全的MDM系統允許的自動化、數據整理、業務規則、搜索和匹配等所有功能。因此，不必首先將數據輸入到MDM系統的暫存區域中，並且您不需要系統外的單獨工作流應用程序。

E. 如何有效的進行數據治理和數據管控

數據治理和數據管控這幾年確實越來越受到各方的重視，它們其實有一定相似性和側重點。數據治理往往需包含整個數據生命周期，從創建到消亡的全過程。因此進行有效的數據治理，主要步驟有：建立數據治理委員會、制定數據治理的框架、數據治理方案確定、數據治理工具選定、數據治理實施、數據治理維護增強等。目前，市面上對於數據治理已經有了相對成熟的產品和服務商可以去咨詢一下，做的比較好的如IBM、億信華辰等，可以從多個方面進行治理，元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期等。數據管控可能會根據企業實際情況，進行數據質量管控、元數據管控等某些方面的管控。而億信華辰的數據治理產品，可以自定義根據企業實際情況對數據進行管控。它智能糾錯減少數據異常，讓數據清澈如水，可靠的企業級元數據管家 理清企業數據資產，洞見數據背後的業務含義。

F. 數據治理總體解決方案

你可以搜搜中翰軟體，去他官網看看。或者打電話咨詢下，他們對數據治理研究很深。

G. 數據治理包括哪些方面

數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。
數據治理的全過程
數據治理其實是一種體系，是一個關注於信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似於監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、後端業務資料庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合

H. 數據治理，IT管理該如何做

企業高層必須來制定一個基自於價值的數據治理計劃，確保董事會和股東可以方便、安全、快速、可靠地利用數據進行決策支持和業務運行。數據治理對於確保數據的准確、適度分享和保護是至關重要的。有效的數據治理計劃會通過改進決策、縮減成本、降低風險和提高安全合規等方式，將價值回饋於業務，並最終體現為增加收入和利潤。

億信睿治數據治理平台是由元數據、數據標准、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全多產品組成的一整套解決方案，是一款智能、敏捷的數據全生命周期的管理應用平台。