數據治理難

㈠ 如何能夠在大數據時代處理好數據治理

產品設計和優化基於數據而高於數據。數據是反映產品效果的一種有力輔助手段，因此，在設計產品、迭代功能前，最好都提前規劃好本次「更新換代」的數據統計分析體系，並在上線後不斷觀察，根據數據反饋指導進一步的產品優化。然而，面對繁雜的數據指標和功能流程，該如何快速而清晰搭建起合適的數據衡量體系，是一個很重要的問題。

㈡ 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。

㈢ 數據治理的主動數據治理優勢、應當避免的問題

主動數據治理的優勢
主動數據治理的第一個優勢是可在源頭獲得主數據。具有嚴格的「搜索後再創建」功能和強大的業務規則，確保關鍵欄位填充經過批準的值列表或依據第三方數據驗證過，新記錄的初始質量級別將非常高。
主數據管理工作通常著重於數據質量的「使它干凈」或「保持它干凈」方面。
如果 MDM 系統中的數據質量初始級別非常高，並且如果您不會通過從 CRM 或 ERP 源系統中傳入不精確、不完整或不一致的數據來連續污染系統，則主數據管理的「保持它干凈」方面非常容易。
主動數據治理還可有效消除新主記錄的初始錄入和其認證以及通過中間件發布到企業其餘領域之間的所有時間延遲。由用戶友好的前端支持的主動數據治理可將數據直接錄入到多領域 MDM 系統中，可應用所有典型的業務規則，以整理、匹配和合並數據。當初始數據錄入經過整理、匹配和合並流程後，此方法還允許數據管理員通過企業匯流排將更新發布到組織的其它領域。
主動數據治理方法消除了「數據治理官僚化」這一認識，因為主數據的授權已推給上游的業務用戶，使數據管理員處於很少被打擾的角色，他們將不會成為諸如訂單管理或出具發票等關鍵業務流程的瓶頸。
銷售和營銷均受益，因為可更迅速且經濟有效地完成營銷活動，在啟動活動之前無需前期數據糾正。財務上也受益，因為將一次性捕獲新客戶需要的所有數據元素，添加新客戶的流程包括提取第三方內容並計算信貸限額，然後將該信息傳回 ERP 系統。
沒有直接訪問 MDM 系統許可權的客戶服務代表通常必須搜索幾個系統，找到他們需要的信息，從而採取措施。當通話中的客戶沒有耐心時，很難提供高級別的服務。當所有信息存儲在 MDM 系統中並可通過有效、用戶友好的前端進行訪問時，客戶服務代表將能夠訪問每個客戶交互需要的所有數據，並能夠在需要時授權新數據。
通過使 MDM 成為錄入系統及記錄系統，您能從本質上將數據維持在「零延遲」狀態，它在這種狀態下適合企業中的任何預期使用場景，同步到 CRM 和 ERP 系統的數據的清潔性、精確性、時效性以及一致性應當處於最高級別。
主動數據治理避免出現的問題
已發展到主動數據治理的組織報告了關於關系管理、歷史記錄、工作流程以及安全性的一些常見教訓。
關系管理
MDM 應當成為不僅是主數據而且是主數據間的關系的記錄系統。它成為全方位了解不同系統的數據如何互相關聯的中心位置。例如，多領域 MDM 系統將來自訂單管理系統的銷售訂單和應收帳款中的發票關聯在一起。這些關系或層次結構顯示在與 MDM 系統數據直接交互的用戶界面中。用戶界面還可用於查看主數據間的關系並在 MDM 系統中直接編輯它們。因此，MDM 還成為關系的錄入系統。
歷史記錄
當您從諸如 CRM 系統等外部系統中接受新記錄或更新後的記錄時，可能會限制您跟蹤該記錄的歷史記錄，因為外部應用程序作出了一些限制。當 MDM 為錄入系統和記錄系統時，審計歷史記錄的復雜跟蹤和數據的沿襲成為可能。隨著時間的推移，它甚至可顯示核心主記錄的更改，按照各種用戶和流程在動態時間視圖中顯示插入和更新，可跟蹤和顯示每個屬性中的每個更改。工作流使用可配置的前端可設計和執行基本工作流功能，因此最終用戶可輸入新主記錄。但是，這些新記錄可能需要數據管理員的批准步驟，然後才能將它們完全接受到多領域 MDM 系統中並發布到企業的其它領域。另外一個工作流應用程序在數據管理員的任務隊列中。匹配或自動合並重復記錄遇到的例外傳送到相應的數據管理員。高級功能允許將問題提交給相應的人員，當用戶在休假時可自動重新傳送給後備人員。通過直接查看特定工作流步驟和這些流程的經過時間，減少了花費在查詢新記錄或更改後的記錄狀態的時間。
安全性
用戶界面應當是可配置的，並且不同的工作角色具有不同的訪問和許可級別。幫助數據管理員解決差異的一些數據元素可能不適合企業中的每個人查看。此外，即使在一個工作角色內，例如數據管理員，您可能需要不同的安全性級別，同時更高級別的人員能夠對更廣泛的記錄集執行更多操作。而且，您可能需要分離訪問許可權，例如德國的數據管理員不能查看法國客戶記錄。
使用 MDM 外部的 CRM 或 ERP 系統作為錄入系統時，該應用程序的安全模型可能會在誰有權對哪些記錄進行哪些操作方面強加一些限制。將主記錄的錄入和維護直接移到 多領域 MDM 系統之後，您可更加詳細地控制數據的安全性，可具體到每個屬性或欄位級別。

㈣ 如何成功實現數據治理

隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為治理提供的創新機遇，切實提高各級部門的治理能力。
一、大數據為治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以為主體的管制理念向以協同共治、公共服務為導向的治理理念的轉型。在大數據時代，治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和，通過、眾包等靈活的組織方式，可以推動治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到治理領域，是實現治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助部門進行科學決策。大數據為決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為服務效能提升帶來新機遇
提升服務效能是治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型建設的關鍵所在，在治理的范疇下，提升服務效能主要包括部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的行政審批雲，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。

㈤ 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

㈥ 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。

㈦ 大數據治理和數據治理的區別概述

大數據時代的特徵：一、數據量大（Volume）二、類型繁多（Variety）三、價值回密度低（Value）四、速度快答時效高（Velocity）第四個特徵Velocity是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。運用大數據提升政府治理能力，需要用大數據思路發展大數據；在運用方面，改變政府部門領導的工作方式、決策思路；部門信息化機構需要大量的數據科學專業人才，國家有關部門應及早制訂招生計劃。制定完善的大數據應用規則，劃分部門信息使用許可權，確保信息在指定部門、指定情況下按照規范流程使用，確保個人信息安全。在此基礎上，設立大數據監督部門，依法監督大數據採集、使用，保證數據的真實性和安全性。望採納我的回答。

㈧ 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。