数据治理的7大关键方法,很实用,收藏了!

2023-02-09 16:25:05
光点科技
数据治理

数据治理是什么? 数据治理主要是针对数据进行管理和维护,使得企业能够充分挖掘数据价值,并对其进行有效的利用,实现对数据的全生命周期的管理和维护。 而企业在进行数据治理时也要注意几个方面。 首先是企业在选择实施一套完善的、成熟稳定安全的数据治理体系时,首先要考虑它是否满足业务运营需求。 其次要关注数据治理体系的构建是否有效、合规,并采用科学合理的方法实施与落地。 最后,需要考虑如何将其与自身情况和业务相结合。 在选择实施方案时一定要根据自身所处行业特点选择合适的方法。 在进行企业数字资产管理过程中经常会遇到很多问题: 数据质量不高、不准确;缺少标准和规范;业务场景中存在大量非结构化或半结构化数据;系统间相互独立、互不联通、不共享。 随着企业数字化转型过程中对业务场景和产品不断地提出新要求,这些问题都需要通过建立规范统一、覆盖全面、安全可靠、应用灵活等原则来解决。



1.数据质量不高,数据孤岛、数据缺失现象普遍存在

企业中数据质量不高、数据缺失现象普遍存在,而其主要表现为: 数据质量不佳,没有完整的、一致的标准和规范,导致业务场景中需要采集的数据类型多,质量低; 部分业务场景中存在大量非结构化或半结构化数据。 此外,系统间相互独立、互不联通、不共享的现象普遍存在。? 随着数字经济时代的到来,如何利用数字技术进行价值创造将是未来企业发展过程中必须思考的问题。


2.企业内部的信息化建设程度低,无法实现信息共享和数据应用深度挖掘

企业内部的信息系统大多分散在不同部门,且内部信息系统之间缺乏联通,难以实现数据共享。 企业应该以数据驱动为核心理念,利用数据资产管理系统实现业务管理与数字平台的深度融合。 (1)企业内部信息化建设程度低,无法实现信息共享和数据应用深度挖掘; 企业可以通过集成、整合、梳理等手段,从企业内部数据出发,统一建立并优化统一的标准规范,将不同部门间的信息实现互联互通。 (3)企业在对数字化转型战略中需要结合实际情况,选择合适的项目实施方法和工具。


3.企业内部的业务流程缺乏规范,难以实现业务连续性

在数据治理过程中,要注意从整体上考虑业务流程的规范化,避免出现“数据孤岛”,避免出现“一套流程管多个系统”的情况。 数据治理要从规范入手,首先要明确业务规则,然后再从规则中抽象出具体业务逻辑,最后从逻辑和规则两方面来完善具体流程,使得整个流程实现标准化、规范化、可视化。 在实施过程中可以通过梳理内部标准以及制定相应的策略来实现;同时还可以通过建立数据安全治理体系以及数据资产管理体系来对数据资产进行保护。 另外企业必须保证数据治理体系的合规性建设,只有在合法合规条件下才能使用现有的资源去做这项工作。


4.企业内部应用系统多而散,缺乏统一标准和规范

企业的内部应用系统是数据资源的重要组成部分,它们在数据治理中发挥着重要作用。 由于系统众多,导致数据质量参差不齐; 由于标准不统一导致数据的应用范围不广,无法实现大范围应用; 由于标准不统一导致缺乏对相关数据的管理维护等。 [可以使用 ETL、 SOX等技术,实现信息资源的整合和共享,并建立一套完整的数据标准体系。


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