數據治理之術

『壹』 數據治理的價值體系包括哪些方面

數據服務：通過數據的採集、清洗、導入，提升數據質量，確保數據的一致性。這部分體內現著主數據治理的關鍵容價值。

數據流通：通過實現信息整合和分發機制，支持跨業務、跨部門、跨系統的信息流轉和協同。這部分體現著業務數據治理的關鍵價值。

數據洞察：通過消除數據內在的質量缺陷，明確數據之間的關聯關系，幫助數據分析人員更好地理解數據，實現數據洞察。這部分體現著分析數據治理的關鍵價值。

最終，數據治理體系的搭建工作才能算完成，古人的“道法術器勢”哲學思想理論顯得尤為博大精深。

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『貳』 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

『叄』 數據治理的定義，有誰知道

是從組織、管理及技術的角度持續改變數據使用行為的過程；幫助企業理解數據、使用數據，挖掘數據價值，從而提高企業運營效率和管理水平，增強企業競爭力。

『肆』 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

『伍』 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。

『陸』 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。

『柒』 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。