公司数据治理

『壹』 对企业来说，数据治理的优势有哪些

数据治理对企业的好处：
1、财务方面：账目清晰，结果准确
2、业务方面：可以预知业务发展方向

『贰』 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。

『叁』 企业怎样建立完整的数据治理体系

大数据智能时代，管理不再是传统的做法，一套完善的数据管理体系是企业长远要生存的必须择决。我们的生活已经离不开大数据，企业的数据管理不仅能提高员工的工作效率，提高员工的积极性，管理成本也是大大的减少，又能实现管理轻松，解放老板！

那怎么样才能建立和制定完善的大数据制度标准化？其实很简单，在原来的企业架构上导入数据积分管理即可，不必大刀阔斧的改革，方便省时。怎样做？首先根据每个不同部门、岗位、职责等制定标准的积分规则，如下图

在积分管理系统上根据分类，设置企业文化、工作职责、规章制度、能力等积分规则。例如企业文化规则的制定：

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导入规则后，就可根据每个的员工的所作所为点击加入积分，自动录入自动汇总排名，每个员工有自己的账号，实时了解积分状况，起到相互攀比，相互激励的作用，积分跟升职、奖金、涨工资、福利待遇、评奖评优，甚至可以跟一切奖励机制挂勾。更可配合薪酬制度一起使用

A.将工资细分模块，根据目标完成度，发放相应工资，充分激励能者多劳，减少企业闲耗。

B.根据不同职位，设置不同比重的薪酬架构，最大程度激励员工积极性。

C.每个职位的绩效考核，必须有明确的数据指标作为标准，以结果为导向，员工的激励与压力并行。

当然薪酬设计要掌握平衡点，这个很重要。

积分有多样的换算方法，有按产值、按天数、按事件等换算方法，符合多样的企业使用。

员工的行动有数据指引，做的好的奖励积分，鼓励员工再接再厉，是认可员工的最有效做法，员工做错了实行扣分提醒教育，比扣钱更容易接受，毕竟积分可以再挣回来，积分越高，员工的成就感越强，地位越高，归属感越强，这是金钱无法做到的另一优点。数据化积分管理公示平台可对公司的运营状况了如指掌，支持移动端，实现轻松管理，解决了传统的人盯人管理的困境，解放老板却又业绩提升。时代变迁，各行各业的企业转变传统管理，引入数据化积分管理，利用积分激励员工争着做事、多做事，帮助公司有效管理！

『肆』 国内有哪些公司在做企业数据治理系统的路过的了朋友可以介绍一下

亿信华辰、 普元、石竹、Informatica、华为、IBM、SAS、中翰软件、石化盈科都有做企业数据治理系统。
其中亿信华辰的数据治理产品做的最完善，最成熟，并且功能最为强大。北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发的睿治数据治理包含元数据、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，是目前市面上最完整的数据治理解决方案，已经应用于财政、税务、卫健委、农业、食品安全、安监、法检及政法、金融、企业等各行各业。

『伍』 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。

『陆』 如何开展企业ERP数据治理工作

在企业ERP数据治理这个范畴上，我们应该首先解决的是企业对其数据的了解和认知。
由于IT系统数据模型反映了应用关系型数据库在数据存储及数据结构，是元数据的主要组成部分。在今天关系型数据库仍然大行其道的当下，一种清晰并且与系统应用实践高度一致的数据模型可以促进了各种应用数据的管理、基于角色的有价值数据资产访问以及持续的数据集成。并且强化了元数据管理，使组织理解它们所拥有的数据，以及数据与业务流程之间的关系，不管数据来自于什么数据，什么样的产品平台以及任何地方。
因此，数据模型梳理，也正是传统企业必需一个自下而上的数据治理方法之一。
经过完整数据模型梳理可以预期可以达到什么样的效果：
●克服黑暗数据现象，通过清晰的元数据和数据模型管理让企业可以真正理解和运用自身的数据，并不断扩大应用和分析数据的范围和规模。
●明确数据含义，了解数据访问与业务流程之间的关系，帮助企业业务使用者（不仅包括IT）可以使用数据和应用数据帮助他们更好完成工作，推动全面数据化运营。
●连接和映射更多数据，充分发掘现有的数据之间的关系，扩大数据规模效应，让数据可以充分发挥其作用和价值。
●为其他的数据资产管理活动，包括数据质量、数据生命周期管理、数据操作、数据安全、主数据管理等提供一个高质量的基础。
其实，在企业数据仓库领域中，元数据管理正是用来解决这个问题的但由于种种原因，实际上传统企业中元数据管理也不尽如人意，出现元数据与实际环境严重脱节，不能反映其真实数据架构等现象。

『柒』 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。

『捌』 企业数据治理的目标是什么

企业数据治理的目标主要体现在降低成本，提升盈利的过程。

『玖』 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。