數據治理項目

❶ 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

❷ 如何把握數據治理項目啟動的最佳時機

數據治理項目應抄該是計算機應用項目。要做他的最佳啟動時機。這需要根據你數據統計情況來決定。你首先應該有一些基礎數據。這些基礎數據的來源必須是真實有效的。當然需求才是項目運行的動力。所以你必須對市場有一個正確的觀察。有豐富的管理能力。

❸ 數據治理管理平台哪款好用

億信睿治數據治理管理平台平台融合數據治理9大產品，每個模塊功能可互相調用，全版程可視化操作，打權通數據治理各個環節，同時提供各個產品模塊任意組合，快速解決企業不同的數據治理場景，項目實戰經驗也很豐富，而且他們主要跟政府、國企、金融等進行合作。

❹ 數據治理的主動數據治理最適合哪些領域

什麼因素阻止公司採用主動數據治理方法？總的來說，問題在於它們在數據治理成熟度等級中處於什麼位置。一家公司很難從成熟度模型的最左側 — 它們在其中沒有中央多領域 MDM 系統並且沒有數據治理組織或流程 —直接跳到該等級的最右側，它們在其中擁有強大的數據治理流程外加最新 MDM 系統和集成架構。通常，隨著時間的推移，組織會改進它們的數據治理方法。例如，當初始 MDM 系統開啟並運行之後，一些預期的優勢需要較長時間才能實現，或應對方法的局限性變得顯而易見，您可計劃以便在原始源系統中取消授權記錄的功能，並將該功能直接遷移到 MDM 系統中。
升級公司的集成或中間件功能（例如，添加一個能處理實時更新的集成工具）之後，可切換到主動數據治理方法，或作為現有 CRM 或 ERP 系統重大升級的一部分，因為這可能是引進需要的業務流程變更的最佳時機。
· 何時從「應對型」遷移為「主動型」
度量標准將推動業務案例從應對型數據治理遷移到主動數據治理。
問您自己以下問題，並嘗試量化時間、精力和費用投資方面的答案：
· 吸納一個新客戶需要多長時間？
· 涉及多少個不同步驟？
· 在普通新記錄被接受到多領域 MDM 系統之前會接觸它多少次？
· 由於這些源系統的局限性，仍在源系統中創建多少個重復記錄（然後在 MDM 系統中
· 合並）？
· 需要多少個數據管理員支持該企業？
· 主記錄是否進入了「更改，改回」循環，因為兩個不同的用戶組試圖強制執行兩個不
· 同的業務規則集？
· 主記錄的重要方面是否因源系統和 MDM 系統之間的「裂縫而失敗」？
· 維護各個源系統和 MDM 系統之間的集成的流程是否成為一種負擔？
· 在 CRM 系統中輸入新記錄後，必須等待才能在 ERP 系統中變得可用，用戶是否有所
· 抱怨？
· 是否存在數據治理的資金問題，因為它被看做是管理費用或一種官僚作風？
回答這些問題之後，應當明顯看出您是否將能夠遷移到更主動的數據治理方法。您可詳細計劃遷移流程，將它設立為一個獨立的項目或將它集成到另一個相關項目中。

❺ 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。

❻ 國內能做數據治理的公司

億信華辰，華為、普元、石竹、IBM、SAS、中翰軟體、石化盈科
其中億信華辰基於回13年的數據治理經答驗，已形成一整套數據治理解決方案，通過元數據、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的任意組合，滿足所有客戶的數據治理需求，實現數據價值的最大釋放。目前已廣泛應用於財政、稅務、衛健委、農業、食品安全、安監、法檢及政法、金融、企業等，為客戶提供信息化頂層設計與規劃咨詢、應用軟體開發、系統集成、運維和運營等全方位的專業服務。

❼ 國內能做數據治理的公司，希望大家可以推薦一下，感謝！

國內能做數據治理的公司

數據治理構成了公司范圍數據管理的基礎，可以有效地使用可信賴的數據。有效的數據管理是一項需要集中控制機制的重要任務。

什麼是數據治理？

數據治理包括管理和保護公司數據資產所需的人員，流程和技術，以保證通常可理解，正確，完整，可信，安全和可發現的公司數據。數據治理主要包括以下：

2.糟糕的數據治理是危險的

缺乏有效的數據治理是一個安全問題，原因有兩個：與臟，非結構化數據和法規遵從性問題相關的外部安全風險。

錯誤的數據和結構錯誤的數據會帶來安全風險，原因很簡單，如果您的資料庫中存在臟的非結構化數據，那麼如何快速判斷何時出現問題以及如何有效監控哪些數據存在風險？良好的數據治理工具和實踐可以更輕松地監控整個資料庫中發生的情況，並且可以更輕松地查看哪些區域可能存在風險。

法規遵從和數據治理日益成為一個熱門話題。隨著人們繼續了解其個人數據的重要性，政府開始採取公平存儲，保護和使用客戶數據的方式。

以GDPR為例。該法規將於2018年初生效，使歐盟居民能夠更好地控制其個人信息，包括著名的「被遺忘權」，使歐盟居民能夠要求從商業資料庫中刪除所有數據。 （請注意，這適用於與歐盟居民開展業務的任何公司，因此該法規可以輕松跨越美國）。對於混亂的，未受管理的數據沼澤，可能無法保證在請求時刪除關於特定個人的所有數據。這使您的公司面臨極大的風險和可能的嚴厲罰款。

3.良好的數據治理提供了清晰度

花點時間想像一下完美數據的保證對您的業務意味著什麼。有效的數據治理使數據通常清晰，標准化和准確，讓您高枕無憂。這種影響在整個公司中產生了影響。

以下是此清晰度將提供的一些好處：

確保您的指標准確無誤 - 您的KPI如何？

深入了解您最重要的指標可能是什麼

對分析更有信心

未來會如何？

數據治理是當今數據驅動型公司的關鍵，而今天的公司究竟是不是想要數據驅動？我們現在知道為什麼數據治理目前很重要，現在考慮公司在不久的將來可以從中受益的三個主要力量：物聯網，人工智慧和大數據。

所有這三種力量都通過大量數據為許多公司帶來了巨大的希望，通過這些數據可以獲得洞察力和智慧;但是，數據的湧入增加了 對有效數據治理計劃的需求。如果公司沒有領先於來自物聯網，人工智慧和大數據的臟數據，那麼主要結果可能只是一個巨大的數據沼澤，而不是董事會成員所期望的智能和利潤增加。

數據治理最重要的因素之一是與負責收集，管理和使用數據的所有團隊和個人保持一致。確保每個人都參與進來，並且有明確的目標，明確定義的流程和明確的許可權級別，以使一切順利進行。數據治理的關鍵是有效的協作。正確的數據治理工具應該與這些原則齊頭並進。確保您評估的任何工具都易於為業務和IT用戶使用，實現跨團隊的無縫協作，並且足夠靈活，可以根據您不斷變化的業務需求進行改進。

❽ 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。

❾ 數據治理專項審計項目，有哪家可以做的

谷安天下，國內第一家專注於信息安全與IT風險管理領域的

❿ 如何實現成功的數據治理

1.建立統一的數據標准。目前存在各業務部門標准不統一，部門之間數據標准矛盾或者相互混淆的情況，導致部門間數據交換，數據共享比較困難。建立統一的數據標准有助於對數據進行統一規范的管理，消除各部門間的數據壁壘，方便數據的共享，另外數據標准同樣對業務流程的規范化有幫助作用。
2.提高數據質量。電力數據的採集和傳輸受到採集感測器的精度、穩定性，通訊設備和環境因素的影響較大，導致存在大量的空值和垃圾數據。可通過數據質量管理對電力數據進行質量檢查，找出有問題的數據，通過數據清洗，問題整改，例外排查等一系列手段提高數據質量；另外還可以通過出具數據質檢報告，數據質量績效考核來督促各業務部門重視數據質量從而加強人員和業務的管理來提高數據質量。
3.數據資產管理。將經過處理的高質量數據資產統一管理，提供全生命周期的管理和數據安全保障。並可將數據資產進行分類和編目，方便數據的展示和數據共享，同時也為數據分析和數據挖掘（電力需求預測、電力系統優化等）打好基礎。
億信睿治是從元數據、主數據、數據標准、數據質量再到數據處理、數據資產、數據交換和數據安全，能夠為企業提供一站式解決方案，從而打通數據治理全流程。從而完成企業對於數據治理的要求