数据治理难

㈠ 如何能够在大数据时代处理好数据治理

产品设计和优化基于数据而高于数据。数据是反映产品效果的一种有力辅助手段，因此，在设计产品、迭代功能前，最好都提前规划好本次“更新换代”的数据统计分析体系，并在上线后不断观察，根据数据反馈指导进一步的产品优化。然而，面对繁杂的数据指标和功能流程，该如何快速而清晰搭建起合适的数据衡量体系，是一个很重要的问题。

㈡ 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。

㈢ 数据治理的主动数据治理优势、应当避免的问题

主动数据治理的优势
主动数据治理的第一个优势是可在源头获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则，确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新记录的初始质量级别将非常高。
主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高，并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不精确、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。
主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中，可应用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。
主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具发票等关键业务流程的瓶颈。
销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算信贷限额，然后将该信息传回 ERP 系统。
没有直接访问 MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统，找到他们需要的信息，从而采取措施。当通话中的客户没有耐心时，很难提供高级别的服务。当所有信息存储在 MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时，客户服务代表将能够访问每个客户交互需要的所有数据，并能够在需要时授权新数据。
通过使 MDM 成为录入系统及记录系统，您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态，它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景，同步到 CRM 和 ERP 系统的数据的清洁性、精确性、时效性以及一致性应当处于最高级别。
主动数据治理避免出现的问题
已发展到主动数据治理的组织报告了关于关系管理、历史记录、工作流程以及安全性的一些常见教训。
关系管理
MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。它成为全方位了解不同系统的数据如何互相关联的中心位置。例如，多领域 MDM 系统将来自订单管理系统的销售订单和应收帐款中的发票关联在一起。这些关系或层次结构显示在与 MDM 系统数据直接交互的用户界面中。用户界面还可用于查看主数据间的关系并在 MDM 系统中直接编辑它们。因此，MDM 还成为关系的录入系统。
历史记录
当您从诸如 CRM 系统等外部系统中接受新记录或更新后的记录时，可能会限制您跟踪该记录的历史记录，因为外部应用程序作出了一些限制。当 MDM 为录入系统和记录系统时，审计历史记录的复杂跟踪和数据的沿袭成为可能。随着时间的推移，它甚至可显示核心主记录的更改，按照各种用户和流程在动态时间视图中显示插入和更新，可跟踪和显示每个属性中的每个更改。工作流使用可配置的前端可设计和执行基本工作流功能，因此最终用户可输入新主记录。但是，这些新记录可能需要数据管理员的批准步骤，然后才能将它们完全接受到多领域 MDM 系统中并发布到企业的其它领域。另外一个工作流应用程序在数据管理员的任务队列中。匹配或自动合并重复记录遇到的例外传送到相应的数据管理员。高级功能允许将问题提交给相应的人员，当用户在休假时可自动重新传送给后备人员。通过直接查看特定工作流步骤和这些流程的经过时间，减少了花费在查询新记录或更改后的记录状态的时间。
安全性
用户界面应当是可配置的，并且不同的工作角色具有不同的访问和许可级别。帮助数据管理员解决差异的一些数据元素可能不适合企业中的每个人查看。此外，即使在一个工作角色内，例如数据管理员，您可能需要不同的安全性级别，同时更高级别的人员能够对更广泛的记录集执行更多操作。而且，您可能需要分离访问权限，例如德国的数据管理员不能查看法国客户记录。
使用 MDM 外部的 CRM 或 ERP 系统作为录入系统时，该应用程序的安全模型可能会在谁有权对哪些记录进行哪些操作方面强加一些限制。将主记录的录入和维护直接移到 多领域 MDM 系统之后，您可更加详细地控制数据的安全性，可具体到每个属性或字段级别。

㈣ 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。

㈤ 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

㈥ 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。

㈦ 大数据治理和数据治理的区别概述

大数据时代的特征：一、数据量大（Volume）二、类型繁多（Variety）三、价值回密度低（Value）四、速度快答时效高（Velocity）第四个特征Velocity是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。运用大数据提升政府治理能力，需要用大数据思路发展大数据；在运用方面，改变政府部门领导的工作方式、决策思路；部门信息化机构需要大量的数据科学专业人才，国家有关部门应及早制订招生计划。制定完善的大数据应用规则，划分部门信息使用权限，确保信息在指定部门、指定情况下按照规范流程使用，确保个人信息安全。在此基础上，设立大数据监督部门，依法监督大数据采集、使用，保证数据的真实性和安全性。望采纳我的回答。

㈧ 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。