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数据治理八大领域

|亿信华辰数据治理知识库2021-09-06

数据治理八大领域

大数据时代的来临,几乎所有企业都面临着管理数据量、速度和种类的挑战。只有通过数据治理,让数据质量变得更好,发掘数据资产的商业价值,才能达到支撑业务;降低经营风险、保障安全;实现企业可持续发展的目标。

数据治理体系包含数据治理组织、数据构架管理、数据标准体系建设、主数据管理、数据质量管理、数据服务管理及数据安全管理内容,这些内容既有机结合,又相互支撑。

以亿信华辰研发的睿治智能数据治理平台为例,介绍一下数据治理八大领域:


数据集成


在企业中,往往有多个异构的、运行在不同的软硬件平台上的信息系统同时运行,这些系统的数据源彼此独立、相互封闭,使得数据难以在系统之间交流、共享和融合,从而形成了"信息孤岛"。数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。睿治智能数据治理平台可实现跨部门数据的传输、加载、清洗、转换和整合,支持自定义调度和图形化监控,实现统一调度、统一监控,满足运维可视化需求,提高运维管理工作效率。


数据交换


数据交换是为满足不同信息系统之间数据资源共享,依据一定原则,采取相应技术,实现不同信息系统之间的数据资源共享过程。睿治智能数据治理平台能将若干个业务子系统之间进行数据或者文字的传输和共享,提高信息资源的利用率,集数据采集、处理分发、交换传输于一体,高效实现数据交换。


数据存储


数据存储就是将业务流程中产生的数据流,以某种格式记录在计算机内部或外部存储介质上。数据存储要命名,这种命名要反映信息特征的组成含义。数据流反映了系统中流动的数据,表现出动态数据的特征;数据存储反映系统中静止的数据,表现出静态数据的特征。睿治智能数据治理平台能实现多数据源实时处理,海量数据高效存储,以及对数据进行敏捷计算。


数据管理


数据管理要做的就是从各部门的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据,集中进行数据的清洗,提高数据质量,然后把统一的、完整的、准确的、具有权威性的数据传送给需要使用这些数据的操作型应用系统和分析型应用系统。睿治智能数据治理平台有效保证了数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理,并为数据质量检查、数据安全管理提供标准依据。


数据质量


数据质量管理包含对数据的绝对质量管理、过程质量管理。绝对质量即数据的真实性、完备性、自治性是数据本身应具有的属性。过程质量即使用质量、存储质量和传输质量,数据的使用质量是指数据被正确的使用。再正确的数据,如果被错误地使用,就不可能得出正确的结论。数据的存储质量指数据被安全的存储在适当的介质上。所谓存储在适当的介质上是指当需要数据的时候能及时方便的取出。数据的传输质量是指数据在传输过程中的效率和正确性。睿治智能数据治理平台以数据标准为数据检核依据,以元数据为数据检核对象,通过向导化、可视化等简易操作手段,将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合,形成完整的数据质量管理闭环。


数据服务


数据治理最终目的就是要服务于各部门单位、人员等。数据服务管理是指针对内部积累多年的数据,研究如何能够充分利用这些数据,在分析业务流程的基础上优化业务流程。睿治智能数据治理平台有效助力数据标准落地,提升数据质量,实现数据资产融合。


数据安全


如何保障数据不被泄露和非法访问,是非常关键的问题。数据安全管理主要解决的就是数据在保存、使用和交换过程中的安全问题。睿治数据安全管理贯穿于数据治理全过程,提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施,全方位保障数据的安全运作。


关于亿信华辰

北京亿信华辰软件有限责任公司(ESENSOFT,亿信华辰)成立于2006年10月。亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商,深耕商务智能和大数据领域15年,着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线,致力于帮助企业和政府解决数据应用难题,实现企业生产力和政府治理能力的数字化转型,让数据驱动进步。
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