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数据治理的四个阶段和五大黄金策略

|亿信华辰大数据知识库2023-02-23

数据治理的四个阶段和五大黄金策略

随着公司业务的发展,数据平台发展到一定规模,伴随而来的是数据资产越来越庞大,业务对数据分析的需求越来越丰富。而传统的数据开发模式,由于缺乏系统的管理和规范,将越来越无法满足业务日益增长的数据分析需求,数据运维也会变得十分痛苦。面对纷繁复杂的数据,我们该如何进行数据治理?

随着公司业务的发展,数据平台发展到一定规模,伴随而来的是数据资产越来越庞大,业务对数据分析的需求越来越丰富。而传统的数据开发模式,由于缺乏系统的管理和规范,将越来越无法满足业务日益增长的数据分析需求,数据运维也会变得十分痛苦。面对纷繁复杂的数据,我们该如何进行数据治理?

面向用户的数据治理的四个阶段

第一阶段:全面梳理企业信息,自动化构建企业的数据资产库
在第一阶段,主要是对企业大数据的梳理,从而全面掌握企业大数据的情况,主要有以下三个方面。
梳理全企业数据架构,对企业的数据模型、数据关系、数据处理有清晰化的认识。
对数据资产形成统一的自动化管理,形成企业的元数据库。
对企业数据资产形成多种视图,使数据资产能够让不同用户,有不同视角的展示。
第二阶段:建立管理流程,落地数据标准,提升数据质量
在第二阶段,需要建立大数据管控能力,包括从业务的角度梳理企业数据质量问题,形成质量控制能力,形成核心数据标准,并抓标准落地。针对关键问题,建立数据的管理流程,少而精,控制核心问题。
在这个阶段主要是为数据部门形成一套管理大数据的能力,同时为数据部门形成数据管理的工作环境。
第三阶段:直接为用户提供价值,向用户提供数据微服务
通过前两个阶段,企业能够建立基本的数据治理的能力,在此基础上,还需要以用户为中心,为用户提供直接获取数据的能力。
第三阶段依赖于前两个阶段能力的建设,在这个阶段的目标是向用户提供自助化的数据服务,使用户能够自助地获取和使用数据,并且在用户的使用过程中再反过去进一步落地标准、控制质量。
第四阶段:智能化企业知识图谱,为全企业提供数据价值
最后一个阶段是将数据沉淀成为知识,形成企业的知识图谱,提供从“关系”的角度去分析问题的能力。
一般来说,数据搜索是通过业务术语(知识)来搜索的,而知识之间是有相互联系的,例如水果和西红柿是上下位关系(后者是前者的具体体现),好的搜索除了要列出直接结果,还需要显示与之关联的知识,这就要建立知识图谱。
简单说知识图谱就是概念、属性以及概念之间的关联关系,这个关系可以手工建立,也能通过自然语言处理等方法,对政策、法规、需求、数据库comments、界面等多种来源进行分析,自动化建立起企业知识图谱。从而使数据治理成为整个企业的数据工作环境,强化企业数据与知识体系之间的关联,加快企业员工数据与知识之间的转换效率,让数据的深层价值得以体现。
数据治理守护数据安全的五大黄金策略
第一,要全面掌握数据存储库,了解敏感数据存在的格式与位置,在组织的数据治理方案中必须能够查看所有格式和位置,持续监控企业的完整数据存储库,这不仅是数据安全的基础,也是数据治理的基础。
第二、在去抓住数据的可拓展性,特别是在实施云托管的环境中,要确保持续产生的数级数据量可以合并到现有的数据资产中。在几乎不影响系统的情况下,能够进行取证数据分析,为企业合规要求提供审计数据。
第三我们要注意的是发现和分类,这对数据安全至关重要,一旦发生数据泄露事件,企业能及时知道泄露了哪些敏感数据,所以企业要确保能够识别,所有数据库的结构化、非结构化和半结构化数据并对其进行分类分级梳理。
第四,我们要严格管控数据访问权限,要主动发现和管理特权账户和敏感资产,并为特权用户定义合法行为策略。
最后是缓解内部威胁,内部威胁可能难以识别或预防,因为它们通常对防火墙和入侵检测系统等,外围安全解决方案不可见。
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