云端世界数据治理的12步指南

发布时间:2018.11.19来源:Joey Jablonski浏览量:124次标签:数据治理


随着公司越来越多地转向数据来影响他们的决策,数据所有者必须了解跨越应用程序,内部部署设施和云的数据的风险管理的快速发展需求。

使用跨私有内部部署环境和公共云资源的应用程序可以实现成功的数据治理,但治理必须是设计和实现的基本部分,而不是后来考虑。

完整数据治理战略的5个步骤

  • 价值 - 了解数据在成本(如果丢失),生成成本和通过分析得出的价值方面的价值。这些指标将用于确定保护数据的安全措施以及在不同平台上存储数据的相对成本。
  • 位置 - 了解数据的创建位置和存储位置。这些信息导致需要哪些保护措施来保护静止和传输中的数据。此度量标准还有助于确定在站点之间移动数据以进行分析,转换和集成的最佳方法。
  • 风险 - 了解数据对组织构成的风险是确保其得到适当保护的关键。高风险数据包括社会安全号码,地址和信用卡信息,所有这些都需要在客户丢失或受到损害时提醒他们。
  • 了解您的决策者 - 每个组织都有不同级别的个人以不同的方式访问数据。可靠的数据治理策略将包括这些决策者的清单; 包括他们需要访问哪些数据,在什么时间框架和什么工具。这使组织能够在管理相关风险的同时正确规划如何启用这些用户。
  • 准确性 - 数据及其衍生的决策以多种方式呈现,包括完整性,非过时性,精确性和可重复性。至关重要的是,所有数据集都有一组关于数据质量的相关策略,这些策略驱动组织正确地清理传入数据,并正确地衡量从该数据得到的结果的准确性。

云端世界的7个数据最佳实践:

  • 在系统之间移动时保持数据的安全上下文 - 通过将安全上下文与数据集保持在一起,可确保在可能包含相同数据的重复集的系统中实现的一致性。
  • 设置生命周期并坚持下去 - 设置数据的生命周期,确定数据退役和不再需要的时间点,确保过时的数据不会产生成本和驱动决策。
  • 在整个组织内一致地跟踪元数据 - 近年来,随着非结构化数据的存储和分析的增加,元数据变得越来越重要。有关创建,所有者和主题的元数据是理解和增加数据集价值的关键。拥有一个组织范围的策略和单个实例来跟踪所有元数据将使组织中的任何人能够快速找到与其工作相关的信息。
  • 轨道拷贝/同样的数据与创作的地点和时间设置的情况 -随着信息系统复杂性的增加,这是越来越普遍,一个数据集将在一个组织内复制多次。这些复本的关键是确保成功的行动,而应以一致的方式进行跟踪,他们的创建日期一起,以确保复本可以更新或在必要时去除。
  • 集成和转换每个都需要在数据治理策略中单独考虑
  • 集成 - 数据集成策略应定义可以组合哪些类型的数据以及应对结果数据采取何种安全状态。集成策略还应记录可以组合数据的位置以及需要记录哪些过程以确保可重复性。
  • 转换 - 转换策略应记录对原始数据执行的操作。例如,转换后是保留还是删除?在我们通常在分析期间转换数据的世界中,如果将来的工作流程需要原始数据形式,则应该权衡保留原始数据的价值。
  • 模型管理 - 预测模型驱动许多组织。这些模型用于定义从建议到风险分析的许多内容。这些模型与提供它们的数据一样重要,如果不是更重要的话。应在数据治理策略中考虑这些模型,以考虑谁可以批准新模型部署,如何测试它们以及生成的所有模型需要哪些文档。
  • 所有数据都需要分配的SME - 许多组织分配数据所有者以定义和实施特定数据集的策略。我建议为每个数据集分配一个数据主题专家(SME)。最终,数据归组织所有,因此“所有者”标题具有误导性。中小企业的标题就是那个真正了解数据带来的风险和价值以及如何为组织最大化的人。
  • 在当今以云为先,数据驱动的世界中,数据的作用从未如此重要。必须更新集成,转换和安全上下文的策略,以适应应用程序和支持数据的定期移动。应通过风险管理来适应这些变化,由负责定义特定数据集的数据治理的所有方面的中小企业领导。SME确保风险得到妥善管理,并与业务和访问和分析数据的个人的需求相平衡。只有这样,公司才能拥有完善的数据治理策略。


(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 为健全数据治理奠定基础

    为健全数据治理奠定基础

    本文展示了如何构建具有广泛业务涉众参与的“基层”数据治理能力。 ……查看详情

    发布时间:2019.01.14来源:亿信华辰浏览量:98次

  • 为正在进行的数据治理提供资金

    为正在进行的数据治理提供资金

    我们不会在这里更详细地讨论这些选项; 它们遵循与为数据治理计划的设计提供资金时所讨论的相同的一般模式。但是,值得注意的是,使数据治理依赖……查看详情

    发布时间:2019.03.18来源:亿信华辰浏览量:118次

  • 大数据治理的语义方法

    大数据治理的语义方法

    正如Coyne所说:“数据治理正在成长为一套实践,软件和系统是其中不可或缺的一部分。但他们只是其中的一部分。您在更高层次上拥有的是实践和……查看详情

    发布时间:2019.03.05来源:亿信华辰浏览量:146次

  • 数据治理带给企业的6个惊喜

    数据治理带给企业的6个惊喜

    数据治理实际是一把双刃剑。一方面,法律法规的强制规定能立即引起客户对数据治理的重视。另一方面,为了达到合规,很多企业在实际操作中只会做到……查看详情

    发布时间:2019.11.22来源:知乎浏览量:96次

  • 云中的数据治理

    云中的数据治理

    IT中心,内部部署基础架构变得越来越复杂和昂贵,并且需要高技能的人力,因此企业现在将其IT和数据科学功能转移到云。云计算承诺提供低成本存……查看详情

    发布时间:2018.12.29来源:亿信华辰浏览量:137次

  • 企业数据质量是数字化时代企业的重要资产

    企业数据质量是数字化时代企业的重要资产

    大数据的概念正在进一步渗透到各个行业与领域当中,随着企业业务增长和规模扩大,以及伴随着信息技术和相关基础设施的不断完善,在短短的几年内,……查看详情

    发布时间:2020.01.10来源:知乎浏览量:134次

  • 企业数据标准管理的内容

    企业数据标准管理的内容

    笔者理解:数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系,是通过这套体系的推广,应用统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换……查看详情

    发布时间:2020.11.13来源:知乎浏览量:109次

  • 当今困扰企业的三个最常见的数据问题

    当今困扰企业的三个最常见的数据问题

    各组织都在发生数据危机。虽然存在缺陷,但传统的数据管理方法(ETL和MDM)运行良好,因此可以产生一些数据感。但是数据收集的增长速度远远……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:企业浏览量:108次

  • 数据太多、太乱、太杂?你需要这样一套数据治理平台

    数据太多、太乱、太杂?你需要这样一套数据治理平台

    当前,企业变革已经成为企业适应剧烈变化的市场环境、实现长期发展的必经之路。然而,过去为组织带来工作效率提升的烟囱式的孤岛式的业务系统……查看详情

    发布时间:2019.11.20来源:知乎浏览量:121次

  • 重构数据治理的必要性

    重构数据治理的必要性

    拥有管理良好的数据资产并不能确切的保证你的生产业务价值。所以你就需要必备跨不同组件和活动的整体视图。那么这个时候数据治理就显得尤为重要。……查看详情

    发布时间:2018.11.14来源:马克·皮科浏览量:125次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议