数据治理内容
以企业财务管理为例,会计负责管理企业的金融资产,遵守相关制度和规定,同时接受审计员的监督;审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似,其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。
由于切入视角和侧重点不同,业界给出的数据治理定义已经不下几十种,到目前为止还未形成一个统一标准的定义。
ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容
(1)确保信息利益相关者的需要评估,以达成一致的企业目标,这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现;
(2)确保有效助力业务的决策机制和方向;
(3)确保绩效和合规进行监督。
数据治理主动型治理
主动数据治理的个优势是可在根源获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则,确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过,新记录的初始质量级别将非常高。
主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高,并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不、不完整或不一致的数据来连续污染系统,则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。
主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中,可应用所有典型的业务规则,以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后,此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。
数据治理意义
网上都在说大数据时代的数据,价值堪比石油,所以各行各业都想发挥数据的大价值,但用没经过治理和保护的数据提供服务,就如同空中楼阁,提供的服务是有限的,做出的分析是不准的,是谈不上赋能的。遗憾的是,无论是否意识到了数据治理和数据安全的重要性,多数人依然会选择把关注点和投入放到数据服务上,因为服务(赋能)有亮点,能出彩,看得见、也摸得着。“万丈高楼平地起,一砖一瓦皆根基。”小学生都明白的道理,成年人如何不懂,只是认知不够。
数据治理技术特点 技术特点支持任意类型数据源的接入· 支持任意的数据库:传统关系型数据库、MPP数据库,如Teradata,Greenplum等· 支持Excel等各种类型数据文件· 读取各类数据库内部庞大的数据结构,结果秒出· 批量将字段进行资产归类操作,无需等待,无卡顿高开放· 服务接入能力强,可接入派客动力®数据智能发现平台的相关服务,利用发现结果辅助分类分级· 提供开放的API,第三方结合能力强· 可以独立部署,也可以与大数据平台、数据隐私保护平台集成
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