数据治理之术
『壹』 数据治理的价值体系包括哪些方面
数据服务:通过数据的采集、清洗、导入,提升数据质量,确保数据的一致性。这部分体内现着主数据治理的关键容价值。
数据流通:通过实现信息整合和分发机制,支持跨业务、跨部门、跨系统的信息流转和协同。这部分体现着业务数据治理的关键价值。
数据洞察:通过消除数据内在的质量缺陷,明确数据之间的关联关系,帮助数据分析人员更好地理解数据,实现数据洞察。这部分体现着分析数据治理的关键价值。
最终,数据治理体系的搭建工作才能算完成,古人的“道法术器势”哲学思想理论显得尤为博大精深。
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『贰』 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
『叁』 数据治理的定义,有谁知道
是从组织、管理及技术的角度持续改变数据使用行为的过程;帮助企业理解数据、使用数据,挖掘数据价值,从而提高企业运营效率和管理水平,增强企业竞争力。
『肆』 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
『伍』 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。
『陆』 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。
『柒』 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。