数据治理核心领域分析


数据治理的每个领域都可以作为研究治理的独立方向。目前,数据治理领域包含以几大模块:数据标准、元数据、数据模型、数据分发、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全和数据共享服务。
同时,数据标准、元数据、数据质量等领域需要整合。通过数据标准管理,可以提高数据的合法性和合规性,进一步提高数据质量,减少数据生产问题。在元数据管理的基础上,可以进行数据生存周期管理,有效控制在线数据规模,提高生产数据访问效率,减少系统资源浪费。通过元数据和数据模型的管理,将表、文件等数据资源按主题进行分类。主要数据源的归属和分布,可以明确当事人、产品、协议等相关数据,数据分布规划和管理得以有效实施。
随着行业的发展,数据治理领域也在不断变化。领域间的关系也需要深入挖掘和分布,最终形成一个相互协调、相互验证的领域网络,全面提升数据治理的有效性。