公司數據治理

『壹』 對企業來說，數據治理的優勢有哪些

數據治理對企業的好處：
1、財務方面：賬目清晰，結果准確
2、業務方面：可以預知業務發展方向

『貳』 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。

『叄』 企業怎樣建立完整的數據治理體系

大數據智能時代，管理不再是傳統的做法，一套完善的數據管理體系是企業長遠要生存的必須擇決。我們的生活已經離不開大數據，企業的數據管理不僅能提高員工的工作效率，提高員工的積極性，管理成本也是大大的減少，又能實現管理輕松，解放老闆！

那怎麼樣才能建立和制定完善的大數據制度標准化？其實很簡單，在原來的企業架構上導入數據積分管理即可，不必大刀闊斧的改革，方便省時。怎樣做？首先根據每個不同部門、崗位、職責等制定標準的積分規則，如下圖

在積分管理系統上根據分類，設置企業文化、工作職責、規章制度、能力等積分規則。例如企業文化規則的制定：

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導入規則後，就可根據每個的員工的所作所為點擊加入積分，自動錄入自動匯總排名，每個員工有自己的賬號，實時了解積分狀況，起到相互攀比，相互激勵的作用，積分跟升職、獎金、漲工資、福利待遇、評獎評優，甚至可以跟一切獎勵機制掛勾。更可配合薪酬制度一起使用

A.將工資細分模塊，根據目標完成度，發放相應工資，充分激勵能者多勞，減少企業閑耗。

B.根據不同職位，設置不同比重的薪酬架構，最大程度激勵員工積極性。

C.每個職位的績效考核，必須有明確的數據指標作為標准，以結果為導向，員工的激勵與壓力並行。

當然薪酬設計要掌握平衡點，這個很重要。

積分有多樣的換算方法，有按產值、按天數、按事件等換算方法，符合多樣的企業使用。

員工的行動有數據指引，做的好的獎勵積分，鼓勵員工再接再厲，是認可員工的最有效做法，員工做錯了實行扣分提醒教育，比扣錢更容易接受，畢竟積分可以再掙回來，積分越高，員工的成就感越強，地位越高，歸屬感越強，這是金錢無法做到的另一優點。數據化積分管理公示平台可對公司的運營狀況了如指掌，支持移動端，實現輕松管理，解決了傳統的人盯人管理的困境，解放老闆卻又業績提升。時代變遷，各行各業的企業轉變傳統管理，引入數據化積分管理，利用積分激勵員工爭著做事、多做事，幫助公司有效管理！

『肆』 國內有哪些公司在做企業數據治理系統的路過的了朋友可以介紹一下

億信華辰、 普元、石竹、Informatica、華為、IBM、SAS、中翰軟體、石化盈科都有做企業數據治理系統。
其中億信華辰的數據治理產品做的最完善，最成熟，並且功能最為強大。北京億信華辰軟體有限責任公司自主研發的睿治數據治理包含元數據、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，是目前市面上最完整的數據治理解決方案，已經應用於財政、稅務、衛健委、農業、食品安全、安監、法檢及政法、金融、企業等各行各業。

『伍』 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。

『陸』 如何開展企業ERP數據治理工作

在企業ERP數據治理這個范疇上，我們應該首先解決的是企業對其數據的了解和認知。
由於IT系統數據模型反映了應用關系型資料庫在數據存儲及數據結構，是元數據的主要組成部分。在今天關系型資料庫仍然大行其道的當下，一種清晰並且與系統應用實踐高度一致的數據模型可以促進了各種應用數據的管理、基於角色的有價值數據資產訪問以及持續的數據集成。並且強化了元數據管理，使組織理解它們所擁有的數據，以及數據與業務流程之間的關系，不管數據來自於什麼數據，什麼樣的產品平台以及任何地方。
因此，數據模型梳理，也正是傳統企業必需一個自下而上的數據治理方法之一。
經過完整數據模型梳理可以預期可以達到什麼樣的效果：
●克服黑暗數據現象，通過清晰的元數據和數據模型管理讓企業可以真正理解和運用自身的數據，並不斷擴大應用和分析數據的范圍和規模。
●明確數據含義，了解數據訪問與業務流程之間的關系，幫助企業業務使用者（不僅包括IT）可以使用數據和應用數據幫助他們更好完成工作，推動全面數據化運營。
●連接和映射更多數據，充分發掘現有的數據之間的關系，擴大數據規模效應，讓數據可以充分發揮其作用和價值。
●為其他的數據資產管理活動，包括數據質量、數據生命周期管理、數據操作、數據安全、主數據管理等提供一個高質量的基礎。
其實，在企業數據倉庫領域中，元數據管理正是用來解決這個問題的但由於種種原因，實際上傳統企業中元數據管理也不盡如人意，出現元數據與實際環境嚴重脫節，不能反映其真實數據架構等現象。

『柒』 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。

『捌』 企業數據治理的目標是什麼

企業數據治理的目標主要體現在降低成本，提升盈利的過程。

『玖』 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。