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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:2022-03-28来源:野蛮女汉子浏览数:110次
一、前言
前两天分享了价值千万的5个数据治理经验 ,一直在思考如何才能更具象化把体系设计,业务主导,价值驱动,分类治理,有序推进展现出来,思考了几天画了一张图,此图是借签华为数据之道,DAMA体系和DCMM体系画的一张企业级数据治理规划图,分享给大家。应该可以看清楚如下几个问题 ,企业级数据治理到底从哪开始,如何体系设计?如何治理?以什么驱动?
二、体系设计,分类治理,价值驱动
从纵向看,对所有数据进行分类,数据分为结构化数据和非结构化数据,结构化数据又分为报告数据,观测数据,事务数据,主数据,参考数据,每一种数据都有自己的治理原则和方法。
详细数据分类参考我前面写一篇文章:数据治理角度如何对数据资产进行分类?
从横向看,是数据全生命周期,从元数据开始,数据标准,数据架构,数据模型,数据存储,数据集成,数据应用和共享,数据安全,数据质量等。
从公司最具价值的数据开始治理,比如报告数据和主数据,报告数据是领导最关注的,也是公司经营决策的根本,主数据是打通壁垒,贯穿全局的数据,从一类数据切入,全生命周期逐步推进治理。
三、结论
上面是我对数据治理体系的一些思考,希望对您的启发,图中还有些没有细讲,欢迎加我微信和我一起探索数据治理实战体系,我们一起持续完善数据治理体系。