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数据治理的概念

|亿信华辰大数据知识库2021-12-28

随着新技术、新理念的不断推出,数字化转型在这两年强势兴起,逐渐改变着企业和市场的格局。而数据正驱动业务转型、组织变革。数字化转型的目的和核心是数据赋能业务,通过智能数据归一、数据统一治理与服务、数据实体化融合、数据资产化的方式,帮助实现业务转型、创新和增长。而这一切的基石就是高质量数据。

数据治理的概念是什么

    数据治理指的是数据从零散没有规律变为统一规划的主数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理主数据时的混乱状态到主数据井井有条的一个过程。数据治理是一种数据管理的概念,能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力。
    每个行业的数据都是错综复杂,以结构化数据为例:涉及到日志数据、话单信息、账单信息等等,数据量非常庞大,每种数据都是单独个体,偶尔结合在一起分析也需要做庞大的工作量才能得以实现,如果所有的数据都参与分析,那么工作量很大,并很难保证质量。这个时候就需要我们对数据进行治理,整合,再加以分析,才能得到我们想要的效果。值得注意的是,数据治理并不等于数据清洗:
    数据治理主要是宏观上对数据管理,由国家或行业制定制度,更具有稳定性。数据清洗是微观上对数据的清洗、标准化的过程;数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗,规则由自己设定。
    数据治理属于顶层设定、具有权威性,数据清洗由需要部门提出的,随意性比较强。
    打个比方:以政府部门例子,需要收集人员或者企业某种信息,那么需要顶级部门出数据格式标准(word或者excel或者某库资源表),然后下发给各个地市去收集、整理。这个就是数据治理,一种标准。

    数据收集后,统一汇总后,你会发现有些数据格式不对,比如:性别,有写1的,有写男的。这个时候就需要我们写一些规则去过滤,清洗。这个就是数据清洗,一种清洗规则。


数据治理需要解决什么问题

    制定统一标准:帮助政府和企业建设数据标准,制定统一标准
    挖掘数据价值:帮助企业和政府梳理资源,形成数据资产,丰富分析应用全面掌控数据血缘关系,以获得更多的数据洞察力,进而挖掘出隐藏在资源中的价值。
    提高数据质量:帮助企业和政府建立数据质量管理体系,对数据质量实时监控,及时整改,全面提升政府和企业数据的完整性、准确性、及时性,减少因数据不可靠导致的决策偏差攻损失。
    提升信息服务水准:帮助政府和企业制定相关流程、政策、标准,保证信息的可用性、可获取性、优质性、一致性以及安全性,提升信息服务水准。

    降低数据安全风险:提升政府和企业数据资产安全性,并帮助建立相关安全规范和响应机制,全面保障其数据安全。


数据治理最佳实践路径

    数据治理是一个长期的过程,涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制。数据治理即是管理问题,也是技术问题。在管理角度,数据治理是一个至上而下的过程,需要企业高层从全局角度出发制定战略规划,规范数据从业务输入到战略管理过程的全流程治理;在技术落地层面,需要自下向上推进,从实际内容来看,数据治理是一套工具集。
    以国内最主流的数据治理工具为例,亿信华辰的数据治理平台—睿治包含了元数据模块、实时计算存储、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等十大大产品模块,涉及数据治理所有核心领域,每个环节都可以结合到一起来使用,也可以分开单独来使用,完美的满足了不同数据治理的场景。

总结

    政府、企业想要释放数据的强大力量,必须提供准确、可靠、及时的数据。睿治帮助政府和企业有效管理数据,以避免因数据价值得不到很好体现而对政府和企业造成负面影响,进而帮助企业提高竞争力,为政府和企业提供更优质、更及时、更完整的数据,让其在政务管理和经营市场中脱颖而出。
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