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为什么说数据治理是一项长期的工作

|亿信华辰大数据知识库2021-12-29

当前,企业变革已经成为企业适应剧烈变化的市场环境、实现长期发展的必经之路。

    过去为组织带来工作效率提升的烟囱式的孤岛式的业务系统已经成为组织变革重组的阻力,这也是从数据层面打通各个组织单元、实现业务单元快速重组的最根本的需求来源。并且,在互联网的冲击下,各行各业都在寻求业务模式的创新,实现业务自动化向业务持续优化的转变,以求在竞争中找到一片蓝海。而组织要能实现业务模式的创新,第一步就是对自身的洞察,以及提升组织的运行效率,方能在互联网背景中立于不败之地。


什么是数据治理

    从本质上来看,数据治理就是对一个机构(企业或政府部门)的数据,从收集融合到分析管理、进行评估、指导和监督(EDM)的过程,通过提供不断创新的数据服务,为企业创造价值。企业不仅需要管理数据的系统,更需要一个完整的规则系统以及规章流程。数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容,因此,在整个企业范围内,包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等,都需要仔细考量,以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性和安全性。确保在整个数据生命周期中,都具有较高的数据质量。


为什么需要数据治理

    数据治理的目标就是提高数据质量,将数据价值最大化。具体而言,数据治理的任务包括以下几点:
  • 构筑适配灵活、标准化、模块化的多源异构数据资源接入体系;
  • 建设规范化、流程化、智能化的数据处理体系;
  • 打造数据精细化治理体系、组织的数据资源融合分类体系;
  • 构建统一调度、精准服务、安全可用的信息共享服务体系;


数据治理面临的挑战

    随着 IT 技术的整体发展,大数据时代的到来。IT 应用类型、数据源、数据分析方法不断增加,数据治理进入了一个新的变革和发展阶段,其各项要求也将变得更加具有挑战性:
  1. 数据的种类和数量剧增,导致众多的数据资产在需要使用时,困难重重。
  2. 业务环境发生变化时,原来的业务系统不能互联互通,不能满足跨部门、跨职能、跨组织的协作需求。
  3. 各个业务系统所产生的海量数据以复杂而分散的形式存储,导致数据之间的不一致和冲突等质量问题。


如何进行数据治理

    做好数据治理是一项复杂、长期、系统性的工程,涉及思维、方法、组织、系统工具等多方面要素的综合运用。为了满足企业内部的信息使用需要,一般会通过成立专门的数据治理体系来保证数据的可用性、可获取性、高质量、一致性以及安全性。
    战略:需要进行目标和规划的蓝图设计,将数据治理提升到全行经营战略地位。
    机制:需要建立健全组织、制度、角色和流程等四个方面的机制,进行全方位可持久的数据治理工作。
    领域:数据治理的具体领域包括元数据、数据标准、生命周期管理、数据模型、数据存储、数据分布、数据交换、数据集成、数据服务和数据质量管理等内容。
    技术支撑:数据治理需要在技术层面对上面的各个领域进行管理和支持,比如有数据质量分析、数据建模工具、数据清洗工具、生命周期管理、质量检查工具、数据管理系统等。

企业数据治理平台

    目前业界流行的数据治理软件,一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品,多是单个产品。而亿信华辰经过十余年技术沉淀和项目锤炼,全面推出一站式数据治理管理平台-睿治,帮助企业搭建数据治理全栈解决方案,由元数据、实时计算存储、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、数据生命周期、数据安全十大产品组成,可谓是功能最齐全的数据治理工具。
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