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数据治理难落地?用好工具让数据治理更容易

|亿信华辰大数据知识库2022-03-09

数据治理难落地?用好工具让数据治理更容易

现代业务基于数据运行,因此,随着业务的发展,数据治理计划也可以成为竞争优势。但是,企业要想在竞争中取得优势,需要适当的计划和数据治理、商业智能工具。

现代业务基于数据运行,因此,随着业务的发展,数据治理计划也可以成为竞争优势。但是,企业要想在竞争中取得优势,需要适当的计划和数据治理、商业智能工具。
一、数据治理及工具
数据治理是指对数据的全生命周期进行管理,包括数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作,同时还包含数据标准、数据资产目录、安全、质量、数据价值、数据开发、数据服务与应用等。整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。
数据治理最终目标是提高数据的质量准确性、及时性、完整性、唯一性、一致性,有效性,确保数据的保密性、完整性及可用性,推进数据资源的整合、服务和共享,实现数据资源在各组织机构部门的共享,从而充分发挥数据资产作用,提升企事业单位信息化水平。

数据治理工具是一种帮助用户创建和维护一组结构化策略、程序和协议的过程的工具,这些策略、程序和协议控制企业的数据存储、使用和管理方式。


二、数据治理难点
建立数据治理计划时,企业可能将遇到几个挑战:
1、当发现质量问题时建设质量平台、需要数据字典的时候建设元数据管理平台,将原本完整的治理体系割裂为多个系统、多个平台,造成系统集成难度高、治理效果差。
2、因历史原因,很多企业采用“先建后治”的方式,通过反向解析代码、手工填报、脚本等的方式进行元血缘探查、数据探查、数据质量管理,事后才能发现问题,容易造成管理的内容和生产内容的不一致。
3、在实际执行过程中往往以项目交付为目标,点到为止,导致治理不全面、无延续,效果也注定是差强人意。数据治理的最终目标是提升数据价值,是一个持续漫长的运营过程,需要逐步完善、分步迭代,指望一步到位完成数据治理是不现实的。
4、数据治理的本质是管理数据,走入误区会导致管理失焦。随着中台的建设脚本和任务越来越多,本来管理数据变为了管理程序。

5、由于每个企业基础架构以及信息建设化程度不同,需要专人或专业团队进行强有力的支撑,同时需要通过方法论找到适合企业的特有的数据治理思路。但实际执行过程中往往是企业安排员工进行兼职管理,导致主动性不强,职责不清晰,治理工作落地困难。


三、数据治理工具的价值
通过实施数据治理工具,可以让数据质量变得更好,发掘数据资产的商业价值,实现如下目标:
1、为用户提供规范统一的数据治理和服务,包含主数据管理、数据门户地图、元数据管理、数据指标、数据交换与服务、数据模型、数据开发、数据资产管理、数据质量管理、数据安全等。
2、更丰富数据治理平台是企业数据规划、数据标准落地的载体,实现数据治理统一标准、统一规则的支撑。
3、实现数据从产生到应用,分层协同、全面治理的核心。

四、睿治数据治理工具
睿治智能数据治理工具由亿信华辰自主研发,融合数据集成管理、数据交换管理、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块,各产品模块可独立或任意组合使用,打通数据治理各个环节,可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。

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