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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。
时间:2018-11-16来源:互联网浏览数:826次
定义:
数据治理是确保数据在输入系统时满足精确标准和业务规则的过程。数据治理使企业能够控制数据资产的管理。此过程包括确保数据符合其预期目的所需的人员,流程和技术。
数据治理对于不同类型的组织和行业非常重要,尤其是那些具有法规遵从性的组织和行业,如金融和保险。为了实现合规性,组织需要具有正式的数据管理流程来管理其整个生命周期中的数据。
实施数据治理策略:
重要的是要考虑必须采用整体数据治理方法的人员,流程和技术。
实施数据治理计划的第一步是建立一个团队,并定义组织中的哪些人负责数据资产。这些数据所有者将对数据质量以及全公司数据质量活动和计划的支持负责。
数据团队必须确保数据治理计划与业务需求保持一致,并确保数据满足其要求。数据治理听起来应该与组织的IT部分保持一致,但实际上它应该与业务紧密结合,以确保利益相关者可以轻松访问制定数据驱动业务决策所需的信息。如果没有这种关键的沟通,您的组织将最终采用大数据战略而不是数据治理战略。
接下来,必须开发数据流程。其中包括如何存储,移动,更改,访问和保护数据的定义。还必须实施控制,审计和监控流程,尤其是出于高度监管行业的合规性原因。
将数据治理流程集中在业务及其需求上非常重要,流程必须反映这一点。
数据治理不能仅靠技术来完成,但组织应该利用有助于您的治理计划的解决方案。示例包括有助于实施业务规则,监控和报告软件以及数据质量解决方案的技术。
详细了解数据质量及其在实施数据治理策略中的关键作用。
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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