数据治理十大方法

2022-08-11 14:47:13
光点科技

        如何管理数据确实是一个广泛的话题。首先要明确治理内容。不同的治理内容采用不同的数据治理策略。治理重点关注小数据和大数据 以上解释了数据治理领域总结的数据治理的十大关键实践:

1.建立组织,培养人才

数据治理的根本目标是提高数据质量、控制数据安全和合规使用。数据治理涉及广泛的参与者,需要一定的组织和制度保证才能成功。首先,根据行业经验,无论是基于后端的小数据治理,还是基于中台的大数据治理,“一把手”项目都是数据治理组织建设的最佳实践。特别是中国大陆和台湾地区的数据治理已经上升到企业战略层面,自下而上的治理几乎不可能成功。其次,数据治理组织的建立不是一个临时的团队,而是一个能够支撑企业数据业务的完整体系,包括:组织体系、管理体系、执行体系、技术体系等。第三,不同的企业应该数据治理组织的人员选拔和人才培养策略不同。一般来说,成立数据治理组织,从企业内部选拔相应的技术专家和业务专家比较合适,比从外部招聘上手快。但对于传统企业而言,内部管理更倾向于内部管理,数据治理团队的建设需要更多的外力。

2.需求调研,摸清内幕
与数据项目类似,详细的需求研究是数据治理第一阶段的一项重要工作。这一阶段主要是了解企业的战略,按照自上而下的战略,对企业数据管理现状进行研究,摸清企业数据资产分布、数据质量、数据管理状况,和数据应用要求。这一阶段的目标是确定数据治理项目的目标和范围,评估数据治理成熟度,确定改进的内容和方向,并与客户达成共识。

3. 整理数据,建立标准
根据业务主题对数据资产进行分类,制定数据资产标准。一、定义数据资产元模型标准、包包括:数据资产的数据含义、业务规则、质量规则、数据来源、存储路径、管理部门、管理者等,即数据资产的元数据标准,定义数据模型是成功实施的重要前提数据治理;二是重点规范企业核心数据资产——主数据,包括:主数据的标准化定义、参考词典的标准化、数据清洗、数据服务共享等;三、业务指标属性的规范化,指标属性分为“业务属性”和“技术属性”两类。业务属性包括业务人员通常知道的指标分类、名称、计算公式、表示方式、查询权限等; Segment、抓取频率、处理规则等,其核心也是元数据管理。

4.优化流程,定制系统

对于企业来说,数据来自多方面,财务、人力资源、供应链、生产、销售等内部数据;外部数据如政治、经济、社会、技术、行业、市场、竞争对手等。虽然数据来源广泛、数据量大的优势是,如果不进行组织和关联,杂乱无章的数据将不仅不利于分析和应用,也会导致不必要的人力和财力消耗。因此,规范数据的生成、收集、处理、处理和使用的过程是非常必要的。通过统一数据标准,制定合理的数据管理流程和制度,规范数据生产和供应流程。

5.搭建平台,连接数据
数据治理平台的建设需要根据不同的客户需求构建不同的模块。数据治理平台主要涵盖功能模块:元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据模型工具、ETL工具等。并通过数据集成工具将这些分散的数据整合到统一的大数据平台或数据仓库中。数据标准、质量规则、安全指标。所以我们说数据治理项目不是为了管理数据,而是为了配合大数据平台、数据仓库、数据分析与挖掘等项目可以通过提高数据质量和控制数据安全,最大限度地发挥数据的效益。

6、建立指标,提高质量
提高数据质量是企业数据治理的重要目标,也是企业进行数据分析、挖掘、业务管理和决策的重要依据。只有建立完整的数据质量体系,才能有效提高企业数据的整体质量,从而更好地为业务服务。从技术角度,定义一个完整、全面的数据质量评价维度,包括完整性、及时性等,并根据定义的维度,在系统各个阶段按照标准进行数据质量检查和规范施工,及时治理,避免后期清理工作。

7.优化模型和控制安全
数据安全治理从整理数据资产开始。通过对数据资产的梳理,可以确定敏感数据在系统内的分布情况,确定敏感数据的访问方式,确定当前的账户和授权状态。根据企业的数据价值和特点,梳理企业核心数据资产,分级分类,通过数据治理工具对敏感数据进行建模,明确敏感数据的位置、描述和处理方式,确保数据的合规性和合法使用。

8. 开放服务,推广应用

数据治理是为了促进数据更好的应用。任何不以应用为目的的数据治理都是流氓。通过数据资产目录、微服务等技术开发和共享数据,推动数据在企业中的应用,使数据成为企业在业务、管理和战略决策中的宝贵资产,发挥数据的价值资产可以发挥。

9、赋能业务,聚焦创新

数据赋能就是发挥数据在管理和业务应用中的更大价值,以数据驱动业务落地。数据赋能的核心是:①聚合数据:完善企业内部数据,收集外部数据; ② 治理数据:整合数据、清洗、转化、分析、服务; ③ 应用数据:以数据为动力,将洞察应用到实践中去,推动企业业务和管理的创新。

10.不断优化,然后重新开始

企业数据治理是一个螺旋模型,需要不断迭代和优化。数据治理不可能一蹴而就。要建立长效持续运行机制,把数据治理变成企业的一种机制、一种文化、一种习惯,数据治理优化的每一次迭代都标志着企业数据的战略目标。数据治理的本质是盘点数据资产,提高数据质量,实施数据生命周期管理。工人要做好工作,首先要磨利他的工具。一套好的数据治理工具可以让企业的数据治理工作更加有效。根据不同的项目特点,会使用不同的技术或工具。一般来说,数据治理产品或工具主要包括三个组成部分:元数据管理、数据质量管理和数据标准管理。数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理等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和数据治理产品,其中大部分是单品。经过十余年的技术沉淀和项目锤炼,易信华辰全面推出一站式数据治理管理平台——睿智,帮助企业构建元数据、数据标准、数据质量、数据等全栈数据治理解决方案一体化。 、主数据、数据资产、数据交换、数据生命周期、数据安全9大产品,可谓最全的数据治理工具。

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