数据治理项目

❶ 数据治理包括哪些方面

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合

❷ 如何把握数据治理项目启动的最佳时机

数据治理项目应抄该是计算机应用项目。要做他的最佳启动时机。这需要根据你数据统计情况来决定。你首先应该有一些基础数据。这些基础数据的来源必须是真实有效的。当然需求才是项目运行的动力。所以你必须对市场有一个正确的观察。有丰富的管理能力。

❸ 数据治理管理平台哪款好用

亿信睿治数据治理管理平台平台融合数据治理9大产品，每个模块功能可互相调用，全版程可视化操作，打权通数据治理各个环节，同时提供各个产品模块任意组合，快速解决企业不同的数据治理场景，项目实战经验也很丰富，而且他们主要跟政府、国企、金融等进行合作。

❹ 数据治理的主动数据治理最适合哪些领域

什么因素阻止公司采用主动数据治理方法？总的来说，问题在于它们在数据治理成熟度等级中处于什么位置。一家公司很难从成熟度模型的最左侧 — 它们在其中没有中央多领域 MDM 系统并且没有数据治理组织或流程 —直接跳到该等级的最右侧，它们在其中拥有强大的数据治理流程外加最新 MDM 系统和集成架构。通常，随着时间的推移，组织会改进它们的数据治理方法。例如，当初始 MDM 系统开启并运行之后，一些预期的优势需要较长时间才能实现，或应对方法的局限性变得显而易见，您可计划以便在原始源系统中取消授权记录的功能，并将该功能直接迁移到 MDM 系统中。
升级公司的集成或中间件功能（例如，添加一个能处理实时更新的集成工具）之后，可切换到主动数据治理方法，或作为现有 CRM 或 ERP 系统重大升级的一部分，因为这可能是引进需要的业务流程变更的最佳时机。
· 何时从“应对型”迁移为“主动型”
度量标准将推动业务案例从应对型数据治理迁移到主动数据治理。
问您自己以下问题，并尝试量化时间、精力和费用投资方面的答案：
· 吸纳一个新客户需要多长时间？
· 涉及多少个不同步骤？
· 在普通新记录被接受到多领域 MDM 系统之前会接触它多少次？
· 由于这些源系统的局限性，仍在源系统中创建多少个重复记录（然后在 MDM 系统中
· 合并）？
· 需要多少个数据管理员支持该企业？
· 主记录是否进入了“更改，改回”循环，因为两个不同的用户组试图强制执行两个不
· 同的业务规则集？
· 主记录的重要方面是否因源系统和 MDM 系统之间的“裂缝而失败”？
· 维护各个源系统和 MDM 系统之间的集成的流程是否成为一种负担？
· 在 CRM 系统中输入新记录后，必须等待才能在 ERP 系统中变得可用，用户是否有所
· 抱怨？
· 是否存在数据治理的资金问题，因为它被看做是管理费用或一种官僚作风？
回答这些问题之后，应当明显看出您是否将能够迁移到更主动的数据治理方法。您可详细计划迁移流程，将它设立为一个独立的项目或将它集成到另一个相关项目中。

❺ 企业数据治理的重点和难点

1.需要企业高层支持，将数据治理工作放在企业重点工作中，保证对数据治理项目人力物力的投入，提高数据治理相关部门和人员的执行力。 2.建立完善的数据治理组织，数据治理管理制度，并明确组织内各角色的职责。数据治理团队可由业务部门牵头，IT部门联合组成，然后结合企业的现状，制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等，颁布相关的数据治理的企业规章制度 3.建立数据规范。数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，为评估企业数据质量，并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则，数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。 4.需要功能强大的数据治理工具。数据治理需要在数据采集、处理、分析、应用到归档销毁的全生命周期里，对数据的质量、数据标准进行管控，为企业提供规范统一且高质量的数据资产。数据治理工具包括元数据管理工具、主数据管理工具、数据标准管理工具、数据质量管理工具等，亿信华辰自主开发的睿治数据治理平台包含元数据、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、数据生命周期九大功能模块，各功能模块可按照企业实际需求自由组合，是目前市面上最成熟且功能最强大的数据治理平台工具。

❻ 国内能做数据治理的公司

亿信华辰，华为、普元、石竹、IBM、SAS、中翰软件、石化盈科
其中亿信华辰基于回13年的数据治理经答验，已形成一整套数据治理解决方案，通过元数据、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、数据生命周期九大功能模块的任意组合，满足所有客户的数据治理需求，实现数据价值的最大释放。目前已广泛应用于财政、税务、卫健委、农业、食品安全、安监、法检及政法、金融、企业等，为客户提供信息化顶层设计与规划咨询、应用软件开发、系统集成、运维和运营等全方位的专业服务。

❼ 国内能做数据治理的公司，希望大家可以推荐一下，感谢！

国内能做数据治理的公司

数据治理构成了公司范围数据管理的基础，可以有效地使用可信赖的数据。有效的数据管理是一项需要集中控制机制的重要任务。

什么是数据治理？

数据治理包括管理和保护公司数据资产所需的人员，流程和技术，以保证通常可理解，正确，完整，可信，安全和可发现的公司数据。数据治理主要包括以下：

2.糟糕的数据治理是危险的

缺乏有效的数据治理是一个安全问题，原因有两个：与脏，非结构化数据和法规遵从性问题相关的外部安全风险。

错误的数据和结构错误的数据会带来安全风险，原因很简单，如果您的数据库中存在脏的非结构化数据，那么如何快速判断何时出现问题以及如何有效监控哪些数据存在风险？良好的数据治理工具和实践可以更轻松地监控整个数据库中发生的情况，并且可以更轻松地查看哪些区域可能存在风险。

法规遵从和数据治理日益成为一个热门话题。随着人们继续了解其个人数据的重要性，政府开始采取公平存储，保护和使用客户数据的方式。

以GDPR为例。该法规将于2018年初生效，使欧盟居民能够更好地控制其个人信息，包括着名的“被遗忘权”，使欧盟居民能够要求从商业数据库中删除所有数据。 （请注意，这适用于与欧盟居民开展业务的任何公司，因此该法规可以轻松跨越美国）。对于混乱的，未受管理的数据沼泽，可能无法保证在请求时删除关于特定个人的所有数据。这使您的公司面临极大的风险和可能的严厉罚款。

3.良好的数据治理提供了清晰度

花点时间想象一下完美数据的保证对您的业务意味着什么。有效的数据治理使数据通常清晰，标准化和准确，让您高枕无忧。这种影响在整个公司中产生了影响。

以下是此清晰度将提供的一些好处：

确保您的指标准确无误 - 您的KPI如何？

深入了解您最重要的指标可能是什么

对分析更有信心

未来会如何？

数据治理是当今数据驱动型公司的关键，而今天的公司究竟是不是想要数据驱动？我们现在知道为什么数据治理目前很重要，现在考虑公司在不久的将来可以从中受益的三个主要力量：物联网，人工智能和大数据。

所有这三种力量都通过大量数据为许多公司带来了巨大的希望，通过这些数据可以获得洞察力和智慧;但是，数据的涌入增加了 对有效数据治理计划的需求。如果公司没有领先于来自物联网，人工智能和大数据的脏数据，那么主要结果可能只是一个巨大的数据沼泽，而不是董事会成员所期望的智能和利润增加。

数据治理最重要的因素之一是与负责收集，管理和使用数据的所有团队和个人保持一致。确保每个人都参与进来，并且有明确的目标，明确定义的流程和明确的权限级别，以使一切顺利进行。数据治理的关键是有效的协作。正确的数据治理工具应该与这些原则齐头并进。确保您评估的任何工具都易于为业务和IT用户使用，实现跨团队的无缝协作，并且足够灵活，可以根据您不断变化的业务需求进行改进。

❽ 数据治理包含哪些内容数据治理有标准吗

数据治理主要抄包含顶层设计、数据治袭理环境、数据治理域和数据治理过程。
1) 顶层设计是数据治理实施的基础，是根据据组织当前的业务现状、信息化现状和数据现状，设定组织机构的职权利，并定义符合组织战略目标的数据治理目标和可行的行动路径。
2) 数据治理环境是数据治理成功实施的保障，指的是分析领导层、管理层、执行层等等利益相关方的需求，识别项目支持力量和阻力，制定相关制度以确保项目的顺利推进。
3) 数据治理域是数据治理的相关管理制度，是指制定数据质量、数据安全、数据管理体系等相关标准制度，并基于数据价值目标构建数据共享体系、数据服务体系和数据分析体系。
4) 数据治理过程就是一个 PDCA（plan-do-check-act）的过程，是数据治理的实际落地过程，包含确定数据治理目标，制定数据治理计划，执行业务梳理、设计数据架构、数据采集清洗、存储核心数据、实施元数据管理和血缘追踪，并检查治理结果与治理目标的匹配程度。
IBM的数据治理相对更加成熟，在各个方面的表现都很不错，国内如果要使用IBM的平台，可以找IBM一些大的代理商，服务会比较有保障，例如北京神码、上海德慧。

❾ 数据治理专项审计项目，有哪家可以做的

谷安天下，国内第一家专注于信息安全与IT风险管理领域的

❿ 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