数据治理在工业数据中的应用
数据治理的⼴泛程度已经达到有数据的地⽅就有数据治理的⼴度。如何打造数据资产化是⼤家所追求的,但同时也是最⼤的⻛险来源。对于数据不规则、不完整、质量差等普遍存在的问题,都会对数据资产化存在严重的制约。
数据治理的出现不是偶然⽽是必然,在不断探索最优解的同时也会助⼒于企业数字化转型,⽽数字化转型⼜依托与⼤数据,⼆者相互成就,密不可分。
不同的⾏业信息化发展⽔平不⼀样,其对数据的依赖程度不⼀样,数据治理⽔平也不⼀样。
⼯业领域信息化起步相对较晚,⼯业数据也更为复杂,涉及研发、⽣产、管理、运维、服务等多个环节,因⽽数据管理⼯作的推进也相对滞后。
有别于其他⾏业,⼯业⼤数据需要⼈机协同,不仅有企业经营数据,也有⼈的⾏为数据。所以究其复杂性,对数据治理就提出了更⾼的要求。
⼯业数据的数据治理体系有很多,但重中之重的就是数据战略、管控、核⼼体系。⾸先数据战略是整个数据治理体系的⾸要任务,数据资产的顶层设计不仅仅是⼀个报告⼀份⽂员,更是企业系统新设计未来的⼤胆假设、⼩⼼求证、集体沟通、达成共识、形成机制、颁发军令状的过程。
数据治理的组织建设⼀般包括组织架构设计、部⻔职责、⼈员编制、岗位职责及能⼒要求、绩效管理等内容。为达到数据战略⽬标,⾮常有必要建⽴体系化的组织架构,明确职责分⼯。
保障组织架构正常运转和数据治理各项⼯作的有序实施,建⽴完善的数据治理制度很重要。数据标准⼀般分为元数据标准、主数据标准、交易数据标准、数据指标标准、数据分类标准、数据编码标准、数据集成标准等内容。
有了以上部分,还应该重视质量体系和安全体系的建设,数据质量贯穿数据⽣命周期的全过程,出了明确数据质量管理的策略,还要善于使⽤数据质量管理的⼿段及⼯具,覆盖数据质量需求、数据探查、数据诊断、质量评估、数据监控、数据清洗、质量提升等⽅⾯。
安全质量也需要覆盖数据全部⽣命周期和使⽤场景,确保数据隐私和机密性得到维护,做到数据被适当访问,最终达到数据的机密性、完整性和可⽤性。
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