可免费试用30天
已有30000+人申请
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。
文|亿信华辰大数据知识库2022-07-08
大数据时代,数据成为社会和组织的宝贵资产,像工业时代的石油和电力一样驱动万物,然而如果石油的杂质太多,电流的电压不稳,数据的价值岂不是大打折扣,甚至根本不可用,不敢用,因此,数据治理是大数据时代我们用好海量数据的必然选择。
一、如何定义数据治理
数据治理,百度百科对其的解释是:数据治理是是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。桑尼尔·索雷斯提出:数据治理是广义信息治理计划的一部分,即制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策。美国全球数据管理协会认为:数据治理是对数据资产管理行使权利和控制的活动的集合。
二、数据治理能解决哪些问题?
从宏观上来看,数据治理能够优化数据质量、保障数据安全、维护数据主体权利、提高数据流通效率。
三、数据治理工作内容有哪些?
从技术实施角度看,数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤,即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
四、数据治理误区盘点
1、数据治理是技术部门的事广义上的数据治理是一个很大的概念,包括很多内容,想在一个项目里就做完通常是不可能的,而是需要分期分批地实施,所以厂商如果屈从于客户的这种想法,很容易导致最后哪个也做不好,用不起来。所以,我们需要引导客户,从最核心的系统,最重要的数据开始做数据治理。
五、数据治理方案
1、健全相关体系,力争把数据管理好。
做好数据分级管理。综合考虑个人、社会、国家等多方面的因素,将数据按照一定的标准进行分级,基于相关目录将数据进行分级。对于不同的数据等级,理应采取不同的措施,实现精细化管理。
2、加强安全管控,保护好数据。
在数据治理过程中,一定要分析潜在的风险,对突发情况做好应对措施,加强安全管理控制,一定要防止非法操作窃取用户的信息,严防用户数据的泄露、篡改和滥用。
3、做好长远计划,把所涉及的数据规划好。
数据治理是一项耗时冗长的系统的工程,不仅要在组织方面有好的计划策略,更要在机制和制定标准等方面统筹谋划。在治理期间,要及时不断地结合当下情况调整组织结构,明确数据管理的关键职责,自上而下的推动数据治理工作。