- 产品
- 产品解决方案
- 行业解决方案
- 案例
- 数据资产入表
- 赋能中心
- 伙伴
- 关于
全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
智能数据问答平台
查看详情
时间:2018-12-26来源:亿信华辰浏览数:1291次
什么是数据治理?
强大的数据治理计划旨在为整个组织中与数据相关的决策提供协调和系统的监督。数据治理计划通过降低数据安全风险来确保数据的机密性,完整性和可用性,并提供数据管理,生成数据和使用数据的透明度。
数据治理建立了数据标准化,收集,安全存储,分析,共享和使用的策略和流程-同时保护个人隐私和机密性。例如,数据治理流程通常解决谁决定收集哪些数据,何时以及如何收集。组织之间的数据共享协议通过数据治理进行管理,研究和分析过程的优先级和执行也是如此。
数据治理涉及数据管理,项目管理和总体计划协调,每个都有不同的范围和目标:
数据管理解决了数据质量,数据标准,通用词汇表和跨程序数据对齐的数据匹配标准等问题。
项目管理为更大规模的特定项目中的数据使用和决策提供框架。
计划协调为目标设定,战略规划,角色和责任以及计划的决策提供了一个结构和框架。它确定了所涉及的主要利益相关者以及谁有权批准计划活动和优先事项。
为什么数据治理很重要?
数据质量差,数据泄露和重复数据的风险很高且非常昂贵。地区和州教育机构(SEA)每年花费数百万美元用于学生信息系统,软件,硬件,信息技术(IT)人员,评估和数据系统管理的许多其他方面。除了与学生相关的数据系统外,还将资金用于交通,健康,食品服务和图书馆数据系统等。如果没有协调的系统数据治理计划,很容易收集这些不同计划中的冗余和矛盾数据。
由于数据用于确定州和联邦的资金,质量差,数据不一致或缺失可能会使学校,地区和州花费数百万美元。质量差的数据可能会影响政策制定者和从业者的信任,也会对用于为政策和实践提供信息的研究和评估研究产生不利影响。最后,数据用于指导学生的进步和成果,因此学校和学区必须有准确及时的数据进行指导和咨询。
如果数据不准确,可靠,有效且及时,则所有这些都存在风险。
谁应该参与数据治理?
成功的数据治理计划需要各级实施人员的愿景,领导和合作:领导,IT人员,项目经理,项目人员,教师和其他主题专家。数据治理不能只分配给IT人员;它必须受益于那些了解程序和谁将使用数据的人的见解和伙伴关系。在指定的数据治理协调员的帮助下,共享数据所有权和治理对于确保许多利益相关方可以使用的经济高效的数据系统至关重要。
如何组织数据治理计划?
有效的数据治理计划吸引了广泛的利益相关者,他们根据自己的需求和技能提供投入和专业知识,同时也认识到决策权和领导责任。而不是创建一个由组织的高管,项目经理,数据库管理员和数据管理员组成的大型数据治理委员会,他们每个人都关注不同类型的问题-从组织策略到数据收集标准,典型的数据治理程序将创建一个委员会结构,使小型团队的人员参与其中,专注于他们的专业领域内的问题以及他们在组织内的权力和责任水平。
全面覆盖数据治理9大领域,采用微服务架构,融合度高,延展性强
实现数据从创建到消亡全生命周期的可视化,也实现全角色的可视化
丰富的智能元素和功能,大大缩短数据管理周期、减少成本浪费