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数据多杂乱错怎么办?数据治理告你答案

|亿信华辰大数据知识库2022-03-10

数据多杂乱错怎么办?数据治理告你答案

随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长。大数据的快速发展,使它成为IT领域的又一大新兴产业。大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。企业因历史原因在发展过程中汇集到数据平台的数据多、乱、差,缺乏标准、规范、治理的数据已经失去了使用的价值。

随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长。大数据的快速发展,使它成为IT领域的又一大新兴产业。大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。企业因历史原因在发展过程中汇集到数据平台的数据多、乱、差,缺乏标准、规范、治理的数据已经失去了使用的价值。如何管理和使用这些数据,逐渐成为一个新的领域,于是大数据的概念应运而生。为了凸显数据业务价值,规范数据处理过程,需对数据进行综合管理,构建自动化、流程化、一体化、标准化的数据治理体系,确保数据加工条理清晰、数据架构规划合理、数据知识可传承、数据处理可管控。


一、企业数据治理流程
1、对企业数据进行归集和标准化
在信息化领域,用脏乱的数据做样本,产生的研究成果也是毫无价值的。低质量数据产生在数据采集、传输、加工、交换、存储等数据生命周期各个环节。因此要保证数据治理目标的实现,就必须对数据进行全流程的管控,要在数据质量、数据标准、元数据、数据文件交换、主辅数据源、数据生命周期、数据责任、数据安全等方面形成统一的数据治理规范。
2、数据模型管理和标签梳理。
在实际的数据治理中,数据标签、数据分类、数据资源目录是相互配合、相辅相成的。明确数据资源的分类,根据数据分类去组织资源、编目是建立良好的数据资源目录的第一步。数据标签是对数据实体特征的符号表示,每一个数据标签都是我们认识、观察和描述数据实体的一个角度。为数据资源打上数据标签,让数据资源更贴近用户、更容易管理,以便充分发挥出数据的价值。
3、企业算法和人工智能应用。
在对企业数据进行归集和标准化,并对数据模型进行管控和标签梳理之后,就可以对数据进行管理,并辅之以相应算法和人工智能,在具体业务场景应用。
以元数据管理为例:人工智能实现对非结构化数据的采集和关键信息的提取,并实现元数据的维护和整理。
以主数据管理为例:主数据是企业核心业务实体的数据,是在整个价值链上被重复、共享应用与多个业务流程的,并与各个业务部门与各个系统之间共享的基础数据。在复杂数据主数据系统中,机器学习,自然语言处理等人工智能技术可以帮助定义和维护数据匹配规则,以及确定与主数据相关的记录,建立交叉引用等规则。
以数据模型管理为例:人工智能可以帮助企业实现经验模型与计算机模型的完美融合,构建商品和会员的知识图谱。
二、工欲善其事,必先利其器
正所谓好的工具是成功的一半,一套好的数据治理工具,足可以使数据治理工作事半功倍。在实践工作中发现,数据治理工作是结合了业务、技术、流程、组织架构、专业人员和专业方法的各项工作的集合,这些工作很大程度上依赖于各类数据治理工具来实施落地。
亿信华辰结合十几年大数据技术经验,打造了一套完善、通用的的数据治理工具睿治数据治理平台,包括数据交换、数据集成、主数据、实时数据计算、数据质量、数据标准、元数据、数据集成、数据资产、数据交换、数据安全和数据生命周期十大功能模块,去帮助企业规范的定义与加工数据、清晰的管理数据、安全的应用数据。
智能化探查数据质量:睿治平台内置数理统计算法、绑定机器学习算法,实现自动探查数据质量,同时支持智能修复。
智能化元数据服务:睿治平台支持全自动元数据采集和关联,实现元模型智能化应用,提供图形化元数据分析视图。
智能化识别主数据:睿治平台自动识别主数据,帮助重复数据自动匹配和合并,构建完整的主数据视图。
智能化构建数据标准:睿治平台支持智能化映射及落标,形成的数据标准和业务数据双向评估。
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