数据治理实施方法论及最佳实践

2023-01-29 10:38:47
光点科技
数据治理

数字化转型是企业实现创新、增长和未来的唯一途径。 在新冠疫情爆发的特殊时期,数字化转型对各行各业造成了巨大影响,各行业的数据治理需求急剧增长。 企业对数据治理的需求主要包括: 建立一套规范的数据标准和治理流程,使企业数据资产得到有效维护、共享和利用; 制定和完善一套统一的数据采集、存储和交换标准,实现异构数据标准与共享。



一、数据治理实施过程中的挑战

数据治理的实施过程主要分为三个阶段: 第一阶段:数据调研、业务建模与设计; 第二阶段:数据分析与应用; 第三阶段:应用实践。 通过对上述三个阶段的不断摸索,总结出一套数据治理实施方法论。 


二、有效的解决方案与工具

在数据治理的实施过程中,要根据业务需求进行合理分工,同时也要选择合适的工具和解决方案。 在数据治理领域,企业面临的主要挑战是:第一,如何实现数据的标准化。 第二,如何从不同业务部门收集和汇总数据并进行有效整合。 在此过程中,数据标准的制定、数据治理流程和工具的使用至关重要。 在众多解决方案中,我们选择了 ODBC作为企业统一的数据仓库。Odb2提供统一的存储标准、分析模型和报表模板;可以通过简单地拖拽就可以生成灵活多样的数据标准;通过Odb2强大的开发环境,用户可以轻松构建出自己所需的企业标准。Odb2提供了丰富高效且灵活多样、简单易用以及可扩展性极强的产品特性,包括:数据集成、报表生成、分析模型和开发工具等,帮助企业数字基础设施建设、构建统一分析平台等。


三、数据治理最佳实践

根据以上的分析,我们总结了以下最佳实践: •建设数据标准和数据治理流程:统一制定行业数据标准;建立健全数据质量管理制度;建立完善的质量保障机制; •打造企业数据资产体系:实现对企业现有数据资产统一管理;实现对业务系统、财务系统等的整合,形成企业统一的数据资产数据库; •打造高效、统一的服务平台:实现对服务平台以及其他各类应用系统之间进行打通,提升企业资源利用率; •完善的服务机制:包括服务质量保证体系。 对于上述案例进行分析,我们可以看到该方案是非常有价值的,可以为其他企业提供一定借鉴。


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