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数据治理的基础领域

|亿信华辰大数据知识库2021-12-28

数据治理不仅需要完善的保障机制,还需要理解具体的治理内容,比如我们的数据该怎么进行规范,元数据又该怎么来管理,每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢?这些问题都是数据治理过程中最实际的问题,也是最复杂的问题,今天我们将从数据治理的各个核心领域来解答这些问题。

数据治理核心领域

    每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理,目前总结的数据治理领域包括但不限于一下内容:数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。
    1.数据模型
    数据模型是数据治理中的重要部分,合适、合理、合规的数据模型,能够有效提高数据的合理分布和使用,是数据治理的关键、重点。数据模型包含三个部分,数据结构、数据操作、数据约束。
    数据结构:数据模型中的数据结构主要用来描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和数据约束都基本是建立在数据结构的之上的。不同的数据结构有不同的操作和约束。
    数据操作:数据模型中的数据操作主要用来描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
    数据约束:数据模型中的数据约束主要用来描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。
    2.元数据管理
    元数据分为业务元数据、技术元数据和操作元数据。
    业务元数据:定义和业务相关数据的信息,用于辅助定位、理解及访问信息。
    技术元数据:它可以分成结构性技术元数据和关联性技术元数据。结构性技术元数据提供了在信息技术的基础架构中对数据的说明。关联性技术元数据描述了数据之间的关联和数据在信息技术环境之中的流转情况。
    操作元数据:操作元数据主要管理相关的组织、岗位、职责、流程、项目、版本,以及系统生产运行中的操作记录,如运行记录、应用程序、运行作业。
    3.数据标准
    数据标准是企业建立的一套符合自身实际,涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。它包括基础标准和指标标准。与数据治理其他核心领域具有一定的交叉,比如元数据标准、数据交换和传输标准、数据质量标准等。良好的数据标准体系有助于企业数据的共享、交互和应用,可以减少不同系统间数据转换的工作。
    4.数据质量管理
    数据质量管理已经成为企业数据治理的有机组成部分。高质量的数据是进行商业分析决策、业务发展规划的重要基础,只有建立完整的数据质量体系,才能有效提升企业数据整体质量,从而更好的为客户服务,提供更为精准的决策分析数据。
    5.数据生命周期管理
    数据生命周期一般包含在线阶段、归档阶段、销毁阶段三大阶段,管理内容包括建立合理的数据类别,针对不同类别的数据制定各个阶段的保留时间、存储介质、清理规则和方式、注意事项等。科学的数据生命周期管理办法,不仅能够提高系统的运行效率,更好的服务客户,还能大幅度减少因为数据长期保存带来的储存成本。
    6. 数据分布和存储
数据分布和存储主要涵盖了数据如何划分和存储,企业数据如何分布,主数据及参考数据如何管理。只有对数据进行合理的分布和存储,才能有效的提高数据的共享程度,才能尽可能的减少数据冗余带来的存储成本。
    7.数据交换
    数据交换是企业进行数据交互和共享的基础,合理的数据交换体系有助于企业提高数据共享程度和数据流转时效。一般企业会对系统间数据的交换规则制定一些原则,比如对接口、文件的命名、内容进行明确,规范系统间与外部机构间的数据交换规则,指导数据交换工作有序进行。建立统一的数据交换系统,一方面可以提高数据共享的时效性,另一方面也可以精确掌握数据的流向。
    8.数据安全
    企业重要且敏感数据大部分集中在应用系统中,例如客户的联络信息、资产信息等,如果不慎泄露,不仅给客户带来损失,也会给企业带来不利的声誉影响,因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的。
    9.数据服务
    数据的管理和治理是为了更好的利用数据,是数据应用的基础。企业应该以数据为根本,以业务为导向,通过对大数据的集中、整合、挖掘和共享,实现对多样化、海量数据的快速处理及价值挖掘,利用大数据技术支持产品快速创新,提升以客户为中心的精准营销和差异化客户服务能力,增强风险防控实时性、前瞻性和系统性,推动业务管理向信息化、精细化转型,全面支持信息化的建设。

总结

    数据治理不是一个临时性的运动,从业务发展、数据治理意识形成、数据治理体系运行的角度,需要一个长效机制来进行保证。 在大数据时代,经过数据治理的数据可以发挥更大的作用。这时候一个好的数据治理工具就显得至关重要。亿信华辰自主研发的睿治智能数据治理平台融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块,打通数据治理各个环节,十大产品模块可独立或任意组合使用,快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。
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