数据治理和数据处理的区别

2023-02-01 17:14:29
光点科技
数据治理

数据治理(Data Governance)是指从战略、组织和技术的角度,对涉及到企业数据的全生命周期进行的系统性工作。 随着企业进入大数据时代,数据已经成为企业重要资产、战略资源、生产要素。 而要实现数据资产化,首先需要进行“大数据”这一概念,“大数据”是指通过技术手段,将互联网与传统行业相结合形成的大数据,比如互联网上大量用户行为记录、网络消费记录等。 在这一概念中,涉及到对“大”这个概念本身的理解是非常关键的。 在大数据时代之前,对于大数据的定义就是指大量收集、整理、存储和使用信息为目的。 而真正发展到“大数据”概念之后,很多时候更强调大的数据收集、整理等过程,比如大面积、高频次、海量采集数据以及大范围信息加工等方面。 而这些工作都离不开对于信息化基础设施以及相应制度建设、组织建设等工作。 而对企业来说,想要从大数据中获得更多价值就要进行分析和处理。 然而在过去很长一段时间里由于企业在数据方面意识不强,不重视数据治理工作。 如今随着大数据技术不断成熟,人们对于如何对数据进行分析处理也有了新的认知和理解,而这也就是为什么会有人说:“现在做数据分析处理都是从治理开始”。



1.数据治理主要是针对企业内部的数据进行管理,其范围包括所有组织内部的数据管理;

(如果不能有效地对企业的数据进行治理,企业的信息系统就无法正常运行。) (2)在企业内,数据治理是为解决问题、改善业务流程而提供的一个平台; (3)数据治理需要建立一套有效的机制来确保企业所有信息和数据都被适当地管理和保护,以满足持续增长的用户需求。 对于很多企业来说,通过数据治理能够让企业在数字化转型过程中变得更加高效。 但是对于绝大多数的国内企业而言,其内部并没有建立相应的数据治理体系。 [2]对于很多企业来说,在做数据治理之前通常会有一个明确的需求。


2.而数据处理则是指对于企业外部的数据,比如互联网上、线下等,通过信息技术对其进行处理;

而在对内部的数据处理过程中,则会涉及到对数据进行清洗、分类、编码等。 其中,不同业务场景对于数据的要求不同,比如在一些企业中需要对各种数据文件进行收集后做清洗和整理,这样才能满足当前业务场景的需求; 而另外一些企业则是需要通过分类处理来实现数据治理工作,对于不同类型、不同维度的数据要进行分类存储,这样才能满足不同业务场景的需求。 其中,在一些企业中还会对这些分类存储的海量信息做加密处理,以保证内部安全。 而除了这两种工作之外,其实还有一种与企业外部业务场景紧密相关的工作——数据审计。 数字经济时代下,企业发展离不开信息系统的支撑。


3.从本质上来说,数据治理与数据处理还是存在着一定的区别。

从数据治理的角度来说,其核心目标是通过治理流程、组织机构和管理制度等建设,为企业中涉及到多部门合作的活动提供一个高质量的标准。 但是数据处理的核心目标则是在通过建立一套标准规范的工作流程,对企业内部以及外部环境中各种数据进行规范化、标准化处理,从而更好地满足社会需求。 从组织结构上来说,数据治理主要负责的是协调和制定相关制度体系和管理流程;而数据处理主要负责的则是对于各个不同部门以及各种工作之间的协作进行协调处理。 就比如在数据库方面,如果企业数据资产不完整或是缺失或者损坏等情况,那么都可能会导致这些数据无法被有效使用和应用。 而且根据不同业务部门来进行分析时,其需要处理各种类型的数据、业务模型、数据资产与流程等等相关问题。 所以从这个角度来看,我们就能够看出为什么“以治理为基础”能够成为企业内部组织建设和企业数字化转型中一种非常重要的方法论基础。 在企业内部进行数字经济的改革过程中,如何对数字化资源进行有效整合和管理是一个重要问题。


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