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数据治理方案需要哪些关键要素?

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  数据治理是组织或企业数据管理的核心架构,涉及确立数据治理的愿景、目标和策略,以及规划和实施数据治理流程。其核心目的是确保数据在组织内得到恰当的管理和使用,以满足业务需求及遵守法规要求。

  一、数据治理方案的关键要素

  1. 数据治理方案要求构建体系

  为了发挥数据的价值,需要满足三个关键要素:合理的平台结构、完善的治理服务和系统化的运营手段。根据企业的规模、行业和数据量等因素选择适合的平台结构;治理服务应覆盖数据的全生命周期,确保数据在采集、处理、共享、存储和应用过程中的完整性、准确性、一致性和时效性;运营手段应包括规范优化、组织优化、平台优化和流程优化等方面。

  2. 数据治理方案需打牢基础

  数据治理需要逐步推进,但在初期至少应关注三个方面:数据标准化、数据质量和数据安全。规范化的模型管理是数据可以被治理的基础,高质量的数据是数据可用的前提,而数据的安全管控则是数据可以共享和交换的条件。

数据治理方案需要哪些关键要素?

  3. 数据治理方案需IT技术支撑

  数据治理不仅仅是一堆规范文档的堆砌,更需要将治理过程中产生的规范、流程和标准落实到IT平台上,通过“以终为始”的方式进行数据治理,避免事后稽核带来的被动和运维成本的增加。

  4. 数据治理方案需以数据为核心

  数据治理的本质是管理数据,因此需要加强元数据管理和主数据管理,从数据源头进行治理,补充数据的相关属性和信息,如元数据、质量、安全、业务逻辑和血缘等,通过元数据驱动的方式管理数据的生产、加工和使用。

  5. 数据治理方案需实现建管一体化

  数据模型血缘与任务调度的一致性是实现建管一体化的关键,这有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的问题,避免低效的管理模式。

  综上所述,数据治理是组织中数据管理的关键环节,有助于确保数据的质量、安全性和合规性,同时为组织的战略目标提供有力支持。数据治理是企业数字化转型的基石,它不仅仅涉及技术问题,更关乎组织和流程的优化。

发布:2024-08-16 09:57    编辑:泛普软件 · lnx    [打印此页]    [关闭]
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