数据治理的定义和作用有什么?
大数据时代,数据已成为企业的核心资产,企业的数据资产越来越多。 如果企业没有制定有效的数据治理方案、没有合适的数据治理工具、没有专业人员,那么这些数据资产就不能被有效地利用。 企业只有从组织和业务两个层面上加强对数据的管理,才能使大数据真正发挥价值。 如何建立和完善一套科学全面的数据治理体系? 为了解决这个问题,就需要一套可以全面地解决数据治理问题的系统工具或系统平台,它必须满足: 对业务和技术层面上实施管控、监控、审计,并且实现全流程、多角度控制数据采集、传输及使用过程; 对组织中不同层次上的各类人员进行合理有效的管理(如:财务、 IT、市场等); 将组织中的各种业务角色进行有序地配置。 为了实现以上目标,除了需要通过合适的工具外,还离不开专业人员。 为此,我们整理了相关资料和相关书籍供大家参考!
一、企业数据治理现状
在数据治理的早期阶段,有很多工作要做。 数据治理的任务通常是确定和定义什么是正确的数据,并且确定它如何使用它,以使组织中的人、流程和应用程序有一致的规范。 因此,在早期阶段,我们通常需要定义数据管理目标,然后对其进行战略评估。
二、组织和业务层面数据治理的作用
数据治理是一个复杂的过程,需要企业对整个组织进行管理,并且需要有专业人才来帮助企业完成数据治理工作。 因此,数据治理的概念及相关资料比较多,主要包括: [1]数据质量提升方面:对于提升组织内数据治理水平具有重要意义; [2]业务场景方面:有助于提高企业业务工作效率; [3]应用场景方面:对提高企业整体运营效率有积极意义; [4]技术应用方面:为更好地满足市场需求提供了有力的支持。
三、工具和平台类
(1) ETL工具:包括 ETL组件,比如 ETL流程, ETLsystem等。 (2)数据治理平台:如 ODBC、 APM等。 (3)管理驾驶舱:如数据中台、数据资产中台等。 (4)大数据平台及分析工具:如数据仓库、数据集市等。 (5)应用系统:如业务管理、业务统计应用系统等。
四、相关书籍
《企业数据资产管理基础》|李维华|中信出版社 《数据治理实践与实战》|周立军|中信出版社 《企业信息化:数据资产、应用与安全管理》|周立军|中国科学技术大学出版社
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