美國數據治理
① 大數據和數字化轉型
企業致力於收集和存儲大量數據，但通常只分析其中的一小部分。他們發現數據是新的貨幣，因為數據中隱藏著很多價值。他們正在利用數據科學和大數據分析工具從其「數據寶庫」中提取價值。這有助於他們進行數字化轉型。一些組織在這方面取得了巨大的成功，並不斷創新、獲得市場份額、增加價值(例如Amazon、谷歌、Facebook等公司)，而其他公司也在努力效仿。
麥肯錫全球研究院於2011年5月發表了一篇開創性論文，名為「大數據：創新，競爭和生產力的下一個前沿」，使得大數據和分析開始引起人們的關注。根據谷歌公司的趨勢分析(它提高了人們對關鍵詞的搜索興趣)，大數據和分析熱潮在2016年6月達到了頂峰。而雲計算一直持續受到人們的高度關注，因為越來越多的企業繼續實施雲計算技術，以提高業務靈活性、運營彈性、改進性能，以及更高的效率。
數字化轉型需要在組織層面上發揮作用，並將成為一種永久的運營方式。
人們可能會想知道，在大數據和分析達到發展頂峰之後將會變成什麼樣子。只要所公布的客戶調查、供應商利益、分析師報告、收入來源等資料具有價值，那麼企業都將採用大數據和分析來獲取。調研機構Gartner公司2016年進行的一項調查報告表明，在過去五年中，企業對大數據和分析的投資一直在不斷增長，但對其未來投資的興趣似乎有所下降。這可能是由於這些投資獲得實際收益的一種停頓。而Gartner公司的另一份調查報告顯示，只有大約12%的大數據項目取得了可衡量的成果。然而，社交媒體、物聯網(IoT)、智能手機、移動設備、游戲裝備、可穿戴設備、感測器、無人機、遠程監控器、精密醫療、精準農業、智能城市、智能建築、自動駕駛汽車、遠程式控制制車輛等技術將產生大量需要收集、匯總和分析的數據，以做出有用且有價值的決策。
而使用傳統方法和系統來人工分析數據是不可能的。來自大數據和分析的潛在價值每年達到數十億美元。這被認為是一個保守的估計。因為麥肯錫公司2011年進行的調查報告僅僅占據了大數據潛在價值的一小部分。只有基於位置的數據的採用率和價值捕獲率高達50%-60%，其次是美國零售業，達到30%-40%，製造業佔20%-30%，美國醫療保健行業為10%-20%，歐盟公共部門為10%-20%。因此，大數據和分析的興趣和投資在幾乎所有行業都會增加，以捕捉大數據中隱藏的價值。預計在未來幾年中企業對雲計算的大數據會持續產生興趣。
數據安全
隨著越來越多的數據被收集、匯總、分析，並用於做出影響人們生活的決策，數據安全性成為人們最為關切的問題。數據治理需要處理從不同來源收集的數據高峰以及管理這些數據元素所涉及的風險的中心階段。美國聯邦、州、市和地方政府機構以及其他非營利性公共服務組織需要符合嚴格的保密性、完整性和可用性(CIA)規則，並且還要提供良好的治理、滿足合規要求和管理風險(GCR)。
人們一個常見的誤解是，組織需要從不同來源收集的大量結構化和非結構化數據，包括外部來源(需要驗證和風險評估)來開始分析。企業不需要大量數據來啟動分析項目。可以從已有的「黃金標准數據」開始，並考慮單獨使用這些數據或將其與其他內部數據集結合使用，以解決業務問題作為向決策者購買的概念證明的可能性。企業可以嘗試和分析以前沒有查看的不同變數，以確定相關性、因果關系和預測因素，謹慎發現，並避免重合。這是行業領域知識和專業知識發揮作用的地方。利用可用且經濟實惠的計算能力、存儲和網路容量，企業可以輕松地分析更多數據，以查看隱藏在數據中的模式和概率。基於業務需求，分析可用於描述性、診斷性、預測性、規定性的目的。物聯網、感測器、操作技術、設備維護、精密醫療、電網、航運、物流、執法和精準農業正在越來越多地利用上述不同類型的分析來處理一個或多個業務問題，或根據需要來提供解決方案。
大數據的需求
大數據對不同的人意味著不同的事物。不同的IT分析師、商業領袖、顧問、學術研究人員、標准組織已經根據他們的觀點定義了大數據，其中包括數量、速度、品種、准確性、復雜性等因素。雖然在大數據方面沒有明確的共識，他們現有的能力在人員、過程和技術方面的處理能力太大了。就大數據和分析而言，人員是最難的部分。存在組織慣性、缺乏決策者的支持，以及難以找到正確理解分析的數據和業務領域的數據科學家等問題。同樣，大數據分析師也很缺乏。世界各地的許多高校或認證機構都在提供數據科學和分析方面的新課程，以滿足日益增長的需求。
由於大數據領域是新興行業，很難找到適合的專家，因此所謂的「大數據專家或數據科學家」被金融交易、銀行、信用評級機構，以及信用卡公司等大型金融組織所吸引。此外，谷歌、Facebook、LinkedIn、雅虎、微軟、亞馬遜等行業巨頭也求賢若渴，因為他們為這些人才提供了豐厚的薪酬、股票期權，以及更好的發展前景。在爭奪同樣的人才方面，美國的聯邦、州、市和地方政府以及非營利組織都處於劣勢。但是，一些具有深謀遠慮的政府組織已經成功招募了一些優秀的大數據科學家。
克服人才短缺的挑戰
為了克服數據科學家短缺的挑戰，許多企業正在建立一個數據科學團隊，其中包括具有大數據分析方面知識和專業知識的人員，以及行業專家，例如IT和業務領域。他們可以一起補充彼此的專業知識，互相協作並提出業務問題的解決方案。一個成功的大數據分析團隊的一個重要特徵是能夠用商業術語講述故事，並實現數據可視化，而這些數據可視化只需要很少的解釋。這是一項非常特殊的技能，需要銷售技能來完成交易。這些能力有助於建立數據科學團隊或大數據和分析團隊的可信度，以獲得高級管理人員的支持，並將分析從一個業務領域擴展到另一個業務領域，並最終擴展到整個組織或企業。這些人員則是「翻譯者」，他們可以從數據分析中獲得結果，並將其置於商業術語中，以便企業能夠理解和適應。數字化轉型需要在組織層面上發揮作用，並成為一種永久的運營方式。大數據和分析是私營或公共企業數字化轉型的一個組成部分。因此，許多組織開始了數字化轉型之旅，通過分析釋放隱藏在大數據中的價值。今後將會有更多的組織效仿跟隨。
② 大數據治理的圖書目錄
第一部分 開篇 第1章 大數據治理概述 第2章 大數據治理的框架 2.1 大數據類型 2.2 信息治理准則 2.3 大數據治理的產業和功能場景 第3章 成熟度評估 3.1 IBM信息治理委員會的成熟度模型 3.2 評估成熟度的示例問題 第4章 業務案例 4.1 通過大數據治理，提高運營實時性和旅客安全度 4.2 量化大數據治理對客戶隱私的財務影響 4.3 通過治理大數據生命周期，降低IT成本 4.4 評估數據質量和主數據對大數據計劃的影響 4.5 計算大數據質量的價值 第5章 路線圖 5.1 路線圖案例研究 第二部分 大數據治理准則 第6章 大數據治理的組織 6.1 繪制關鍵流程圖並建立職責分配模型，以識別大數據治理中的利益攸關者 6.2 確定新角色和既有角色的適當組合 6.3 酌情任命大數據主管 6.4 在傳統信息治理角色的基礎上，酌情增加大數據責任 6.5 建立承擔包括大數據在內的責任混合式信息治理組織 第7章 元數據 7.1 創建一個體現關鍵大數據術語的業務定義的詞庫 7.2 理解對ApacheHadoop中元數據的持續支持 7.3 對業務詞庫中的敏感大數據進行標記 7.4 從相關的大數據存儲中輸入技術元數據 7.5 將相關的數據源與業務詞庫中的術語進行鏈接 7.6 使用運營元數據監測大數據的流動 7.7 保留技術元數據，以支持數據血統和影響分析 7.8 從非結構化文件中採集元數據，支持企業搜索 7.9 擴展既有的元數據角色，將大數據納入其中 第8章 大數據隱私 8.1 識別敏感的大數據 8.2 對元資料庫中的敏感大數據進行標記 8.3 應對國家、州（省）層面的隱私立法和隱私限制 8.4 管理個人數據跨國界流動的情況 8.5 監控特權用戶對敏感大數據的訪問 第9章 大數據質量 9.1 與商業上的利益攸關者協作，建立並測度大數據質量的置信區間 9.2 利用准結構化和非結構化數據，提高人口稀疏的結構化數據的質量 9.3 使用流數據分析技術解決內存中的數據質量問題，無須將中間結果輸入硬碟 9.4 任命對信息治理委員會負責的數據主管，由其負責提高測度的質量 第10章 業務流程整合 10.1 識別將會受到大數據治理影響的關鍵流程 10.2 建立關鍵活動的流程圖 10.3 針對業務流程中的關鍵步驟，制定大數據治理政策 第11章 主數據整合 11.1 提高主數據的質量，以支持大數據分析 11.2 利用大數據提高主數據的質量 11.3 提高關鍵參考數據的質量和一致性，以支持大數據治理計劃 11.4 審視社交媒體平台政策，以確定與主數據管理整合的程度 11.5 從非結構化文本中挖掘有用信息，以豐富主數據 第12章 管理大數據的生命周期 12.1 基於規制和業務要求，擴展保留時間表，將大數據包含其中 12.2 提供法律保留區，並支持電子證據展示（eDiscovery） 12.3 壓縮大數據並將其存檔，降低IT成本，提高應用績效 12.4 管理實時流數據的生命周期 12.5 保留社交媒體記錄，以符合規制要求，並支持電子證據展示 12.6 基於規制和業務要求，正當合理地處置不再需要的大數據 第三部分 大數據的類型 第13章 Web和社交媒體數據 13.1 在制定有關客戶社交媒體數據的可接受使用的政策時，考慮不斷變化的規制和習俗 13.2 制定有關雇員和求職者社交媒體數據的可接受使用的政策 13.3 利用置信區間評估社交媒體數據的質量 13.4 制定有關Cookies與其他Web跟蹤裝置的可接受使用的政策 13.5 在不侵犯隱私並遵從規制要求的基礎上，定義連接在線和離線數據的政策 13.6 確保網路統計數據的一致性 第14章 機器對機器的數據 14.1 評估目前可用的地理位置數據 14.2 制定關於客戶地理位置數據的可接受使用的政策 14.3 制定關於雇員地理位置數據的可接受使用的政策 14.4 保證RFID數據的隱私安全 14.5 制定與其他類型M2M數據的隱私相關的政策 14.6 處理元數據和M2M數據的質量問題 14.7 制定與M2M數據的保留期有關的政策 14.8 提高主數據的質量，以支持M2M計劃 14.9 確保SCADA設施免遭網路攻擊 第15章 大體量交易數據 第16章 生物計量學數據 16.1 評估與生物計量學數據的可接受使用相關的隱私含義 16.2 與法律顧問通力合作，確定演進中的規制對使用客戶和雇員生物計量學數據的影響 第17章 人工生成的數據 17.1 制定屏蔽敏感的人工生成數據的政策 17.2 使用非結構化的人工生成數據，提高結構化數據的質量 17.3 管理人工生成數據的生命周期，降低成本並遵循規制要求 17.4 從非結構化的人工生成數據中獲得洞察力，以豐富MDM 第四部分 行業視角 第18章 醫療保健機構 18.1 利用非結構化數據，提高人口稀疏的結構化數據的質量 18.2 提取從結構化數據中無法獲得的更多臨床因素 18.3 設定關鍵業務術語的一致性定義 18.4 確保跨科室的患者主數據的一致性 18.5 與美國HIPAA的規定一致，符合受保護的健康信息的隱私要求 18.6 創造性管理參考數據，以獲得更多臨床洞察 第19章 公用事業部門 19.1 復制儀表讀數 19.2 主關鍵字的參照完整性 19.3 異常的儀表讀數 19.4 客戶地址的數據質量 19.5 信息生命周期管理 19.6 資料庫監測 19.7 技術架構 第20章 通信服務提供商 20.1 大數據類型 20.2 將大數據與主數據進行整合 20.3 大數據隱私 20.4 大數據質量 20.5 大數據生命周期管理 第五部分 大數據技術 第21章 大數據的參考架構 21.1 大數據源 21.2 開源基礎組件 21.3 Hadoop發行版 21.4 流數據分析 21.5 資料庫 21.6 大數據整合 21.7 文本分析 21.8 大數據發現 21.9 大數據質量 21.10 大數據的元數據 21.11 信息政策管理 21.12 主數據管理 21.13 數據倉庫與數據集市 21.14 大數據分析與報告 21.15 大數據安全與隱私 21.16 大數據生命周期管理 21.17 雲 第22章 大數據平台 22.1 IBM 22.2 甲骨文 22.3 SAP 22.4 微軟 22.5 HP 22.6 Informatica 22.7 SAS 22.8 Teradata 22.9 EMC 22.10 Amazon 22.11 谷歌 22.12 Pentaho 22.13 Talend 附錄 縮略語列表 譯者後記
③ 國外的臨床數據管理系統好用嗎，國內有什麼可以媲美的嗎
國外的Rave很好用，不過就是太貴了，我現在用六元空間的h6dp也很專業
④ 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。
⑤ 拜登願為阻止新冠關停美國經濟意味著什麼
拜登願為阻止新冠，關停美國經濟，意味著美國的新冠疫情真的到了非常嚴重的地步，可能比官方公布的數據還要嚴重。在拜登看來，再不顧及美國民眾的生命，大部分的美國人將死於新冠肺炎，到時候美國連人都沒有了，如何去發展經濟。不得不說，拜登的這個想法還真的挺客觀，不過如果疫情初期就實行這樣的政策就好了。而今，在美國已經確診近六百萬，死亡近二十萬的大背景下，關停經濟對美國民眾來說，可能又是當頭一棒。畢竟如今美國的失業率激增，很多美國人都已經居無定所在街頭流浪了，關停經濟意味著美國會有更多的人吃不上飯，還不上房貸和車貸。
拜登想要關停美國經濟的願望是美好的，唯有隔離才是阻斷新冠病毒的出路。否則一傳十，十傳百，美國民眾危矣。而且，直到現在，美國民眾大部分還沒有戴口罩和保持社交距離的習慣。這也就是說，拜登很大程度上是想抄抗疫情成功的國家的“作業”的。不過美國的國情不同，拜登想抄作業的想法可能最後會落空，而且會累及他在十一月份的美國大選。
⑥ 美國利用大數據進行國家治理的實例有哪些
雖然我沒在 美國待過，但是知道一些。
利用大數據的數據分析，已經可以進行信用卡詐騙監測
Google無人車也算是大數據一部分
提前預知犯罪的發生
人臉識別，在公眾場所識別犯罪分子。
⑦ 美顧問數據管理系統是什麼
你說的是智能管理系統吧？都是把你店裡的收入數據，員工管理數據，會員管理數據，員工提成數據，如果你加入了 美顧問大系統那就還有個體外的一個盈利數據，還有店裡面的各種各樣的數據管理系統。
⑧ 大數據給國家治理方式帶來哪些變革
一、「四個結合」助力國家大數據戰略
實施國家大數據戰略部署和頂層設計，需要我們做到「四個結合」：把政府數據開放和市場基於數據的創新結合起來。政府擁有80%的數據資源，如果不開放，大數據戰略就會成為無源之水，市場主體如果不積極利用數據資源進行商業創新，數據開放的價值就無從釋放；把大數據與國家治理創新結合起來。國務院的部署明確提出，「將大數據作為提升政府治理能力的重要手段」「提高社會治理的精準性和有效性」，用大數據「助力簡政放權，支持從事前審批向事中事後監管轉變」「藉助大數據實現政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理，完善大數據監督和技術反腐體系」，並具體部署了四大重大工程：政府數據資源共享開放工程、國家大數據資源統籌發展工程、政府治理大數據工程、公共服務大數據工程；把大數據與現代產業體系結合起來。這里涉及農業大數據、工業大數據、新興產業大數據等，我國的產業結構優化升級迎來難得的歷史機遇；把大數據與大眾創業、萬眾創新結合起來。國務院專門安排了「萬眾創新大數據工程」，數據將成為大眾創業、萬眾創新的肥沃土壤，數據密集型產業將成為發展最快的產業，擁有數據優勢的公司將迅速崛起。
此外，我國作為世界製造業第一大國，需要高度關注一個現實——大數據重新定義了製造業創新升級的目標和路徑。無論是德國提出的工業4.0戰略，還是美國通用公司提出的工業互聯網理念，本質正是先進製造業和大數據技術的統一體。大數據革命驟然改變了製造業演進的軌道，加速了傳統製造體系的產品、設備、流程貶值淘汰的進程。數字工廠或稱智能工廠，是未來製造業轉型升級的必然方向。我國面臨著從「製造大國」走向「製造強國」的歷史重任，在新的技術條件下如何適應變化、如何生存發展、如何參與競爭，是非常現實的挑戰。
二、推動大數據在國家治理上的應用
在大數據條件下，數據驅動的「精準治理體系」「智慧決策體系」「陽光權力平台」將逐漸成為現實。大數據已成為全球治理的新工具，聯合國「全球脈動計劃」就是用大數據對全球范圍內的推特（Twitter）和臉譜（Facebook）數據和文本信息進行實時分析監測和「情緒分析」，可以對疾病、動亂、種族沖突提供早期預警。在國家治理現代化進程中推動大數據應用，是我們繁重而緊迫的任務。
在政府治理方面，政府可以藉助大數據實現智慧治理、數據決策、風險預警、智慧城市、智慧公安、輿情監測等。大數據將通過全息的數據呈現，使政府從「主觀主義」「經驗主義」的模糊治理方式，邁向「實事求是」「數據驅動」的精準治理方式。
經濟治理領域也是大數據創新應用的沃土，大數據是提高經濟治理質量的有效手段。互聯網系統記錄著每一位生產者、消費者所產生的數據，可以為每個市場主體進行「精確畫像」，從而為經濟治理模式帶來突破。判斷經濟形勢好壞不再僅僅依賴統計樣本得來的數據，而是可以通過把海量微觀主體的行為加總，推導出宏觀大趨勢；銀行發放貸款不再受制於信息不對稱，通過貸款對象的大數據特徵可以很好地預測其違約的可能性；打擊假冒偽劣、建設「信用中國」也不再需要消耗大量人力、物力，大數據將使危害市場秩序的行為無處遁形。
在公共服務領域，基於大數據的智能服務系統，將會極大地提升人們的生活體驗，智慧醫療、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社區、智慧家居等等，人們享受的一切公共服務將在數字空間中以新的模式重新構建。
三、加強大數據動態的跟蹤研究
我國要從「數據大國」成為「數據強國」，藉助大數據革命促進國家治理現代化，還有幾個關鍵問題需要深入研究。
切實建設數據政策體系、數據立法體系、數據標准體系。以數據立法體系為例，一定要在數據開放和隱私保護之間權衡利弊，找到平衡點。
重視對「數據主權」問題的研究。藉助大數據技術，美國政府和互聯網、大數據領軍公司緊密結合，形成「數據情報聯合體」，對全球數據空間進行掌控，形成新的「數據霸權」。思科、IBM、谷歌、英特爾、蘋果、甲骨文、微軟、高通等公司產品幾乎滲透到世界各國的政府、海關、郵政、金融、鐵路、民航系統。在這種情況下，我國數據主權極易遭到侵蝕。對於我國來說，在伺服器、軟體、晶元、操作系統、移動終端、搜索引擎等關鍵領域實現本土產品替代進口產品，具有極高的戰略意義，也是維護數據主權的必要條件。
「數據驅動發展」或將成為對沖當前經濟下行壓力的新動力。大數據是促進生產力變革的基礎性力量，這包括數據成為生產要素，數據重構生產過程，數據驅動發展等。數據作為生產要素其邊際成本為零，不僅不會越消耗越少，反而保持「摩爾定律」所說的指數型增長速度。這就可能給我國經濟轉型升級帶來新動力，對沖經濟下行壓力。
需要建設一個高質量的「大數據與國家治理實踐案例庫」。國家行政學院一直重視案例庫的建設，在中央的重視和支持下，就大數據促進國家治理這一主題，各部門、各地方涌現出大量創新性的實踐案例，亟須進行系統梳理和總結，形成一個權威的「大數據與國家治理實踐案例庫」，以方便全國領導幹部進行借鑒和推廣。
在大數據時代，個人如何生存、企業如何競爭、政府如何提供服務、國家如何創新治理體系，都需要重新進行審視和考量。我們不能墨守成規，抱殘守缺，而是要善於學習，勇於創新，按照黨中央、國務院的戰略部署，政府和市場兩個輪子一起轉，把我國建設成「數據強國」。
⑨ 著名的數據管理專家威廉德雷爾說過沒有卓越的數據管理就沒有成功高效的數據處理更
1、這句話強調了數據定義和數據標准化是數據管理的前提；數據管理需要成功高效的數據處理信息系統；資料庫管理系統是計算機信息系統的核心和關鍵。
2、由於數據定義不同,對問題分析造成了較大的困難，對於信息系統的建設而言,數據管理和數據標准化都是基礎性的工作。數據是一切信息系統的基礎,數據管理和標准化如果產生缺乏,將大大限制企業信息系統的發展。因此，必須嚴格規劃企業的數據基礎。而要做好數據規劃，必須懂得從數據源頭確立整合的思想。企業信息系統的建設，必須從數據資源開始進行整體規劃，到數據源頭去，從數據開始規劃，而非從技術開始規劃，是信息化建設回歸本源的關鍵。3、在20世紀70～80年代，發達國家首先遇到了「數據處理危機」。美國學者威廉·德雷爾指出，早期的計算機信息系統開發，由於缺乏關於數據結構的設計和管理方面的科學方法，致使許多新的應用難以真正實現。企業信息系統應以數據為中心，數據是穩定的，而數據處理是多變的。如果做不好數據組織和數據管理，信息化應用只能是「表面文章」。
威廉·德雷爾有句名言： 「沒有卓越的數據管理，就沒有成功高效的數據處理，更建立不起整個企業的計算機信息系統。」信息資源管理的核心，就是進行總體數據資源規劃，通過對企業的基礎數據的重新組織，建立統一的數據標准，才能為企業信息系統的建設打下良好的基礎。
⑩ 數據管理的反洗黑錢
數據管理是反洗黑錢 (AML) 的核心所在
金融服務提供商需要比以往任何時候都要更加深入地了解他們的客戶。洗黑錢是許多政府在打擊犯罪和恐怖主義時考慮的一個主要問題，正因如此，他們已針對其管轄范圍內運營的金融服務組織發布了眾多指南。
數據管理是反洗黑錢 (AML) 的核心所在。例如，歐盟的《反黑錢第三指令》和《美國愛國者法案》都很注重以下領域中需要受到關注和嚴格管理的數據質量：
·客戶身份標識
·了解客戶 (KYC)
·客戶（或增強的）盡職調查
反洗黑錢中的Informatica數據質量解決方案
Informatica ® Data Quality TM 包括用於業務和合規性數據分析的桌面工作台。它易於使用的界面可讓那些需要充分了解數據和業務流程的用戶創建自身的數據質量規則，以確定潛在的可疑或欺詐行為。 這種易於使用的功能是企業的一個關鍵優勢。簡言之，無需等待獨立部門來制定和部署規則，從而由於實施時間的延遲而增加泄露風險。如今，公司不但可以制定、部署和集中管理規則，而且還可以快速對不斷變化的業務情況做出反應。
Informatica Data Quality 解決方案用於交叉引用多個數據集。這種交叉引用可讓企業按照以下列表來識別和驗證客戶和交易數據：
· 觀察列表（內部、政府和第三方）
· 死亡率列表
· 政界人士 (PEP) 列表
· 抑制列表
· 地址數據
· 參考數據
最後，一旦規則建立後，可以通過 IT 組織對它們進行部署和優化，並設定為定期執行。這種自動檢查可以確保在使用定期、計劃的批處理作業的持續基礎上管理數據，非常適用於連續的客戶盡職調查 (CDD) 和特殊的可疑活動報告。
反洗黑錢(AML)中的客戶信息計劃制定規則
企業必須詳盡地了解他們的客戶。銷售、營銷和金融部門的有效運作都必須有準確和最新的客戶數據。
過去，與數據保護相關的各種法規都要求更好的客戶數據質量，例如《銀行保密法》（美國）和 HIPAA。但是，立法者和監管者已通過附加的合規舉措對最近的一些違規行為做出了反應，包括《薩班斯—奧克斯利法案》、歐盟的《反黑錢第三指令》、《美國愛國者法案》、《金融工具市場法規》(MiFID) 和 Solvency II。
這其中的許多舉措表明了企業在以下領域內的整合要求：
·數據治理
·數據集成
·數據存儲和倉庫
· 商業智能和報告
縱觀所有這些規則，表明了對管理數據質量計劃的一貫要求。有時候，這是一種隱含的要求，但在一般情況下，數據質量要求卻是明確的：
需要實施涵蓋所有開戶客戶的程序：
1. 捕獲所有客戶的 ID信息
2. 驗證客戶身份
3. 通知 CIP 流程的客戶
4. 將客戶姓名與政府列表進行比較
所需的身份信息（在開戶之前）：
1. 姓名
2. 街道地址（不需要郵政信息）
3. 出生日期（個人）
4. 身份號碼（對於美國公民，必須為美國納稅人身份證號碼）。
第 326 節：客戶確認計劃
《美國愛國者法案》
要管理他們的客戶信息計劃 (CIP)，許多金融機構均會依賴於 Informatica 的數據質量產品。業務分析師使用基於角色的 Data Quality Workbench 來定義規則，以確保 CIP 所需的數據適合於其目的。
通常情況下，需要衡量和報告以下數據質量維度：
· 完整性： 確保填寫所有 CIP數據
· 符合性： 確保所有 CIP數據的格式均正確無誤
· 一致性： 分析多個屬性以保證數據的一致性，例如貨幣與國家/地區和城市與
國家/地區
· 重復性： 此客戶是否已經存在？
· 真實性： 此客戶是否在 PEP 列表上？此客戶是否與員工相關 (KYE)？此客戶是
否與其他客戶相關？
· 准確性： 確保 CIP數據都有效：日期、產品代碼、地址
· 范圍： 本次交易是否超過某一數量？帳戶上的貨幣交易數量是否超過某一
水平？
分析師可以使用此類報告，快速確定在基於風險的 CIP 中需要引起關注的數據差異。例如：
· 居住的國家/地區
· 客戶業務的性質
·帳戶或銀行產品的類型
· 交易數量和交易值
· 客戶在 PEP 列表上
在數據捕獲（例如，打開新的帳戶）或通過批處理時，都可以生成高度精確的搜索結果和數據質量異常報告。通常情況下，數據質量改善流程適用於現有的客戶或交易數據，以提高 CDD 或促進歷史審查。可以使用 Informatica 或第三方報告引擎來提交報告。