数据治理过程

❶ 如何有效的进行数据治理和数据管控

数据治理和数据管控这几年确实越来越受到各方的重视，它们其实有一定相似性和侧重点。数据治理往往需包含整个数据生命周期，从创建到消亡的全过程。因此进行有效的数据治理，主要步骤有：建立数据治理委员会、制定数据治理的框架、数据治理方案确定、数据治理工具选定、数据治理实施、数据治理维护增强等。目前，市面上对于数据治理已经有了相对成熟的产品和服务商可以去咨询一下，做的比较好的如IBM、亿信华辰等，可以从多个方面进行治理，元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期等。数据管控可能会根据企业实际情况，进行数据质量管控、元数据管控等某些方面的管控。而亿信华辰的数据治理产品，可以自定义根据企业实际情况对数据进行管控。它智能纠错减少数据异常，让数据清澈如水，可靠的企业级元数据管家 理清企业数据资产，洞见数据背后的业务含义。

❷ 如何实现成功的数据治理

1.建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。
2.提高数据质量。电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性，通讯设备和环境因素的影响较大，导致存在大量的空值和垃圾数据。可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查，找出有问题的数据，通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。
3.数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘（电力需求预测、电力系统优化等）打好基础。
亿信睿治是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，能够为企业提供一站式解决方案，从而打通数据治理全流程。从而完成企业对于数据治理的要求

❸ 大数据时代，银行业数据治理将如何进行

可以依据自身数据支持，开拓新的数据公司，来补充自身数据的不足，可以有效做到风险控制，降低坏账的发生，探针矩阵报告洞察风险，提供信用决策报告，星图风控平台补充公司风控数据，聚精准秒回客户画像。

❹ 数据处理经历了哪些发展阶段,其特点分别是什么

数据处理先后经历了简单数据处理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。

特点

1、在简单数据处理阶段，数据与程序没有分离，需要手工安装数据的存放方式和处理过程，仅用于简单数据计算的场合。

2、文件管理阶段有了专门的数据文件，数据采用统一方式组织，能够满足复杂数据处理的需要。

3、数据库系统阶段通过数据模型和数据库系统的组织，数据及其联系被统一考虑到数据库结构中，实现了全局数据库的统一，适合大型信息系统的应用要求。

(4)数据治理过程扩展阅读：

数据处理的过程大致分为数据的准备、处理和输出3个阶段。在数据准备阶段,将数据脱机输入到穿孔卡片、穿孔纸带、磁带或磁盘。这个阶段也可以称为数据的录入阶段。

数据录入以后，就要由计算机对数据进行处理，为此预先要由用户编制程序并把程序输入到计算机中，计算机是按程序的指示和要求对数据进行处理的。

所谓处理,就是指上述8个方面工作中的一个或若干个的组合。最后输出的是各种文字和数字的表格和报表。

数据处理系统已广泛地用于各种企业和事业，内容涉及薪金支付，票据收发、信贷和库存管理、生产调度、计划管理、销售分析等。它能产生操作报告、金融分析报告和统计报告等。数据处理技术涉及到文卷系统、数据库管理系统、分布式数据处理系统等方面的技术。

❺ 数据处理一般包括什么、什么、什么、和分析数据等过程。

由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

1、识别需求

确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

2、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。

策划时应考虑：将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；记录表应便于使用；采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

3、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4、过程改进

组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；数据分析所需资源是否得到保障。

(5)数据治理过程扩展阅读

数据处理中，通常计算比较简单，且数据处理业务中的加工计算因业务的不同而不同，需要根据业务的需要来编写应用程序加以解决。

而数据管理则比较复杂，由于可利用的数据呈爆炸性增长，且数据的种类繁杂，从数据管理角度而言，不仅要使用数据，而且要有效地管理数据。因此需要一个通用的、使用方便且高效的管理软件，把数据有效地管理起来。

数据处理与数据管理是相联系的，数据管理技术的优劣将对数据处理的效率产生直接影响。而数据库技术就是针对该需求目标进行研究并发展和完善起来的计算机应用的一个分支。

❻ 数据治理的介绍

企业高层必须制定一抄个基于价值的数据治理计划，确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。国际上此方面的研究协会比较多，但截止2014年底中国只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究，并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。

❼ 数据化管理的数据化管理的基本流程

收集数据，是指将业务领域类的一切活动进行计量，然后由专人进行管理。计量的前提是要设计与业务活动实际相符合的表格单据（文件记录）。数据记录一般由一线的业务操作人员填写完成，最终通过各基层管理干部逐级上交。
收集数据中必须注意的是数据的真实性、准确性、时效性。对于基础数据的质疑可以采用统计方法进行检验判别。 整理数据，是指将收集完毕的数据进行归类，对有效的数据进行统计，剔除无效数据。整理数据中需要注意数据的真伪、时效等。
3、记录数据。
记录数据，是指将一切有效的数据记录在特定形式的数据文档中。在这个环节，需要设计一套适合业务实际的数据统计表格，命名为“业务名称+基础数据库.xls” 的形式，存储在固定的硬盘存储区域。此环节尤其要注意数据保存，切忌不能因重装系统、电脑损坏等造成基础数据遗失，因此，需要操作者进行必要的数据备份。 是指根据管理需要，从基础数据库中选取有关联的数据，通过常规的数据统计分析方法形成特定报表予以呈现。常规的数据分析方法包括：①数据展示（数据表格、数据图表）。即充分利用计算机操作软件，将数据进行直观的展示。②数据分析。数据分析常规方法是对比分析（包括同比、环比、定基比）、趋势分析（时间段趋势分析）、结构分析、异常分析等。数据分析过程中，需要大量运用常规的统计分析软件进行，包括一般人熟练使用的office excell、和专业统计分析软件SPSS、e-views Minitab等。③ 如果在对于管理者统计专业知识底子丰厚的情况下，还有必要对数据进行检验分析，以呈现数据的准确性。
以上数据分析载体为报表，报表设计应简洁、明确、适合管理层的接受能力，和必须注意时效性。 是指经过以上步骤形成的数据报表，基本能够明确指出业务工作中存在的基本状况，因此，在向管理层提供报表的同时，需要明确指出报表中显现的各类突出问题，并根据自己所掌握的能力提出合理的管理建议，以供管理者决策使用。

❽ 如何构建数据治理模式中的职责体系

1 、随着大数据热潮的不断兴起，数据资产概念已经被越来越多的企业所接受，大部分企业开始重新审视自身所拥有的数据，对内加强数据对于公司业务模式创新、流程优化、精细化营销等场景下的应用，对外探索各种数据价值变现的途径，为公司在市场化竞争的环境下提升竞争力提供支撑和助力。在这个背景下，数据治理的概念也引起了越来越多单位的重视，特别是金融、通信和能源等国内信息化相对领先的行业，这些行业中的大部分单位已经把数据当做一项重要资产来进行管理，从组织、制度、流程和技术等多个方面入手展开数据的汇总、管理和应用的工作。
2、相关数据治理理论以及职责体系的定义
2.1 DAMA数据治理体系
国际数据管理协会DMBOK一书中对数据治理的定义如下：“数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理指导其他数据管理职能如何执行，是在数据管理之上的更高一层的规划和控制”，从中可以看到DMBOK把数据相关的活动划分为数据治理和数据管理两部分，其中数据治理重点关注于整体制度的规划、监控和执行，用于指导和规范数据管理工作的开展。而数据管理工作是针对数据运营和操作所展开的日常活动，例如：数据架构设计，数据标准和数据质量管理等等。
数据治理处于数据管理的核心位置，包括了数据战略、组织和角色、政策和标准等等，在组织和角色方面，DMBOK提出了数据治理的“三权分立”模式。数据治理包括立法职能（策略和标准）、司法职能（问题管理）和行政职能（管理、服务与合规）：数据治理机构的职责包括设置策略、标准、架构和规程，以及解决数据相关问题。数据管理组织的职责包括：管理、监控和执行数据政策、标准和程序，协调、维护和实施数据架构。如图1所示。
在这个模式中，DMBOK强调数据治理的立法司法和执行之间的独立和相互制衡，这是数据治理模式三权分立中的关键点。DMBOK明确提出了首席数据官、数据治理委员会、数据治理办公室、数据管理管理专员等概念，对企业数据治理工作的开展起到了很大的推动作用。但是DMBOK对于三权分立模式如何在企业中落地实施着墨不多，这也需要根据企业规模、管理模式方面的特征来进行具体的落地实施。
2.2 DGI数据治理体系
数据治理研究所（DGI）提出了数据治理的简单定义和复杂定义。简单定义为，数据治理是对数据相关事务行使权力并进行决策的一系列活动。复杂定义为，数据治理是关于数据信息的决策权和责任制的体系，并按照共同约定的体系模型落地实施。该模型对数据信息的相关环境、人员、时间和方法、行动都进行严格、明确的定义，实现正确的人员在适当时间对合适环境中的相关数据，按照定义的方法采取必要的行动，确保数据满足规范要求。
在数据治理组织方面，DGI认为一个公司的数据治理组织主要有以下三部分组成：
（1）数据利益相关人：有可能影响数据或者被数据所影响的任何个人和团体，例如：数据架构团队、业务团队，DBA等等。
（2）数据治理办公室：数据治理日常运行的沟通、协调机构，需要推动相关制度的落实、监控日常工作开展情况，推动问题的解决等。
（3）数据管家团队：负责各自领域数据的管理工作，制定数据的业务规则，采集数据和应用数据来支持工作，并负责自身数据相关质量问题的解决。
2.3 非侵入式数据治理体系
Robert S.Seiner是国际数据治理领域的知名专家，根据对数据治理领域常见痛点的总结，结合自身数据治理经验的总结，提出了非侵入式数据治理模式《Non-invasive Data governance》，这种模式强调一种自下而上的数据治理方式，和DMBOK、DGI等方面的模式有显著区别，并在国际上有很大的影响力。
非侵入式数据治理模式的主要特点如下：
（1）数据管理专员是根据当前的工作职责而识别出来的，并对其工作职责进行规范化，而不是让他感觉到给他增加了新的工作任务。
（2）在现有的策略、流程和方法之上增加数据治理控制的功能，而不是引入新的流程或者方法。
（3）数据治理是统一支持企业范围内所有的数据集成、风险管理、商业智能和主数据管理等活动，而不是在各自的领域施加不同的控制。
（4）需要让高层领导者了解这是一种实用的、对现在没有改变的，高效的数据治理模式，可以协调数据所有者之间的关系，强调把数据当做企业资产进行管理的方式，而不是构建一套独立的数据治理机制。
（5）非侵入式数据治理模式的关键点是高效的沟通，并且能够充分利用已有的优势。
在这种模式下，整个数据相关的角色包括操作层的数据管理专员、战术层的主题域数据管理员、战术层的数据管理协调员、战略层的数据治理委员会、战略层的指导委员会、数据治理团队、数据治理合作伙伴等七类角色。
这些组织角色的设置和DMBOK中的设置有相似之处，但是在非侵入式数据治理体系中更加强调这些角色的建立是根据其当前工作职责的识别来制定的，不是新增或者重新招聘，这些角色中除了数据治理团队之外，其他角色都是兼职人员。
3 实践中的数据治理模式以及职责体系
数据治理相关理论对数据治理相关的职责体系进行了描述，但是企业应该如何构建职责体系没有涉及，在实际的应用场景中，特别是国内的企事业单位，大部分都是自上而下的方式来构建各自的数据治理职责体系，更多的是参考DAMA数据治理体系中的结构设计，对于非侵入式数据治理体系这种模式国内的实践案例不多。
数据治理职责体系在国内企业中主要存在两种类型四种模式：
（1）实体组织类型：独立数据管理组织模式，IT部门下属数据管理组织模式。
（2）虚拟组织类型：IT部门牵头的虚拟数据治理组织，业务部门牵头的虚拟数据治理组织。
3.1 独立的实体组织
独立的数据管理组织模式是把数据业务化的一种方式，针对数据这一企业资产设立独立的部门来集中进行数据资产的运营和管理。这种模式是完全脱离IT部门再重新建立一个独立的数据管理部门，统一负责数据架构、数据标准、数据质量和安全等方面的管理，并且对IT部门建设项目中的数据需求、设计和变更进行管理，确保新建项目中能够满足公司数据管理方面的要求。同时，有的公司也会把数据分析、数据运营变现的工作放在数据管理部，从而可以把数据管理部门从成本中心转变为利润中心，实现从数据到利润的变现。
这种模式强调数据管理部和技术部之间的平衡，有利于制定独立的数据管理政策和保证相关政策的落地实施，同时明确了公司数据管理运营权限的归属部门，有利于打破数据的部门壁垒，可以促进数据价值的发挥。同时，由于数据管理部门不仅仅是进行数据管理，同时也可以进行数据分析和变现的工作，业务价值比较容易体现，对于提升自身数据团队人员的积极也有很大帮助。
3.2 IT下属的实体组织
由于数据是信息系统的附属物，随着信息系统建设的逐渐成熟和稳定，很多公司为把信息化的重点逐渐转移到数据的管理和分析应用等方面，而信息科技部门往往被认为是最了解数据的部门，因此很多公司会在信息科技部门下面成立独立的团队来开展数据管理的工作。这种模式很多的是问题驱动式的，由于数据分析应用过程中面临的数据问题越来越多，迫切需要进行管理，而数据在公司内部的战略位置还没有非常高，所以会选择在IT部门下设独立的数据管理部门，在制定数据管理政策和标准的同时，推动数据质量问题的处理，可能还会承担数据维护的工作。
这种模式下数据管理部的人员出自于信息科技部门，对信息系统就非常熟悉，了解存在的数据问题，和项目人员的沟通交流很方便，相互之间也很容易协作。但是，经常会出现以技术的视角来考虑数据管理的问题，很多数据政策、标准的落地实施常常会妥协于项目实施时间、成本等方面的约束。
3.3 IT牵头的虚拟组织
由于成立实体的数据管理团队对组织架构的冲击比较大，特别是国内的央企和行政事业单位，因此成立虚拟的数据管理组织就成为很多企业采取的模式。信息技术部门往往会极力推动数据治理组织的建设，希望通过公司高层领导的支持，加强公司业务部门在数据管理工作过程中的参与度。而由于IT部门更了解信息系统，更了解技术，理所当然的就成立了由IT部门牵头的、各业务部门参与的、虚拟的数据治理组织。这种模式会参考DAMA数据治理组织的模式，设置数据治理委员会、数据治理办公室，业务数据管理员等架构模式，其中数据治理政策的制定、推动实施、监控和协调等主要工作会落实在数据治理办公室，数据治理办公室由IT部门负责落实和管理，在IT部门中有可能会指定全职的人员来进行协调和管理的工作，其他的大部分人员都是兼职的。
这种模式的优点就是对组织架构的冲击比较小，建立成本较小。虚拟组织很容易建立，但是推动数据治理相关制度具体落地执行的难度非常大，业务部门的参与度不高，数据治理的业务价值也不容易体现，因此针对这种模式，建议数据管理部能设置专职的数据管理角色，业务部门的工作职责要能够落实到岗位描述中。
3.4 业务牵头的虚拟组织
这种模式是对第三种模式的演进，由于国内很多企业IT部门都是相对弱势的部门，话语权不强，导致数据治理的制度、标准很难落实，为此，很多企业建立数据治理组织的时候会选择一个强势的业务部门牵头，IT部门配合的模式，例如银行的风险管理部门、财务部门等等。
这种模式下由于业务部门对于数据的需求和痛点很了解，比较容易体现数据治理的业务价值，同时，由于部门话语权比较强，相关的政策、标准和措施比较容易落地执行。缺点就是牵头业务部门需要平衡本职业务工作和数据治理工作的投入，同时，由于对信息技术和数据没有那么了解，往往需要增加专职的数据管理员。
4 云南电网数据治理职责体系实践
云南电网数据治理组织采用IT牵头的虚拟组织形式。数据治理委员会职责由网络与信息安全领导小组履行，数据治理管理办公室职责由网络与信息安全领导小组办公室履行。在信息部下设置数据治理业务专员，在信息中心下设置数据治理技术专员，其他各业务部门设置数据联络员。
4.1 数据治理委员会工作职责
在数据战略层面：主要负责监督数据战略和数据政策的实施和执行情况，监控数据风险。
在数据管理层面：主要负责公司数据战略的目标和策略、数据体系规划、数据政策制度、数据质量、数据标准、数据需求等数据领域的重大事项审批以及监督评价。
具体职责包括：
（1）对重大数据治理相关事项进行决策，监督数据治理相关工作的开展；
（2）审批公司数据治理工作考评方案，并监督考评结果；
（3）定期向董事会报告公司数据治理相关工作情况。
4.2 数据治理管理办公室工作职责
数据治理管理办公室是公司数据治理工作的直接领导与组织部门，负责数据治理相关各领域、各环节的决策支持、监督执行和组织落实。其主要职责包括落实数据治理决策层分配的工作，制定并审议数据治理相关工作流程和各项制度，组织推进公司各部门及基层单位开展数据治理工作。具体职责包括：
（1）审议数据治理工作相关的制度和细则及工作流程；
（2）指导数据标准的编制、执行、变更、复审的协调、决策等管理工作，审查数据标准相关方案，审议数据标准相关的重大事项等；
（3）定期向数据治理决策层汇报公司数据治理工作情况；
（4）负责审议并指导数据治理执行层工作并听取汇报；
（5）指导数据治理工作考评方案制定，并检查数据治理工作评结果。

❾ 如何成功实现数据治理

随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为治理提供的创新机遇，切实提高各级部门的治理能力。
一、大数据为治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以为主体的管制理念向以协同共治、公共服务为导向的治理理念的转型。在大数据时代，治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为治理理念转型的核心要义。
二、大数据为治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和，通过、众包等灵活的组织方式，可以推动治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到治理领域，是实现治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助部门进行科学决策。大数据为决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为服务效能提升带来新机遇
提升服务效能是治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型建设的关键所在，在治理的范畴下，提升服务效能主要包括部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的行政审批云，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。