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数据治理的概念、难点和最佳实践方法

※发布时间:2021-8-13 16:07:06   ※发布作者:habao   ※出自何处: 

  从信息化到数字化,我们了互联网对社会和个人的深刻影响。随着新技术、新的不断推出,数字化转型则在这两年强势兴起,逐渐改变着企业和市场的格局。而数据正驱动业务转型、组织变革。企业由信息化向数字化转型,是大势,顺势而为才能借东风之势。

  数字化转型的目的和核心是数据赋能业务,通过智能数据归一、数据统一治理与服务、数据实体化融合、数据资产化的方式,帮助实现业务转型、创新和增长。而我们的基石就是高质量数据。

  数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

  WHAT:通过一系列原则,指导当前和将来使用的创建、收集、存储、分发、共享的数据,并依赖数据决策,影响相关管理过程。发挥数据价值、减少数据风险

  、企业想要数据的强大力量,必须提供准确、可靠、及时的数据。睿治帮助和企业有效管理数据,以避免因数据价值得不到很好体现而对和企业造成负面影响,进而帮助企业提高竞争力,为和企业提供更优质、更及时、更完整的数据,让其在政务管理和经营市场中脱颖而出。

  挖掘数据价值:帮助企业和梳理资源,形成数据资产,丰富分析应用全面掌控数据来龙去脉,以获得更多的数据洞察力,进而挖掘出隐藏在资源中的价值。

  控数据质量:帮助企业和建立数据质量管理体系,对数据质量实时,及时整改,全面提升和企业数据的完整性、准确性、及时性,减少因数据不可靠导致的决策偏差攻损失。

  提升信息服务水准:帮助和企业制定相关流程、政策、标准,信息的可用性、可获取性、优质性、一致性以及安全性,提升信息服务水准。

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  降低数据安全风险:提升和企业数据资产安全性,并帮助建立相关安全规范和响应机制,全面保障其数据安全

  数据治理是一个长期的过程,涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制。业界也有这么一个说法:数据治理即是管理问题,也是技术问题。

  在管理角度,数据治理是一个至上而下的过程,需要企业高层从全局角度出发制定战略规划,规范数据从业务输入到战略管理过程的全流程治理;

  在技术落地层面,需要自下向上推进,从实际内容来看,数据治理是一套工具集。目前业界还缺乏通用、有效的数据融合治理与数据质量管理的工具。

  俗话说,工欲善其事,必先利其器。亿信华辰基于以上视角,结几年大数据技术经验,打造了智能数据治理平台——睿治,去帮助企业规范的定义与加工数据、清晰的管理数据、安全的应用数据。

  睿治数据治理平台是一套完善、通用的的数据治理工具,融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块,可帮助企业实现数据的融合治理与数据质量管理。

  睿治平台十大功能模块可基于政企用户不尽相同的发展现状,选择性组合使用,快速匹配数据治理的各类场景应用,突破数据治理的技术基础门槛。返回搜狐,查看更多

  

关键词:管理的定义