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:134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
  • 一套完事数据治理平台解决你数据太多、太乱、太杂的问题

    一套完事数据治理平台解决你数据太多、太乱、太杂的问题

    智能是基于数据的,而数据又是基于大量人工与工程努力的,所以人工智能还有相当一部分「人工」。数据收集需要人工确定数据源,或者手动写爬虫;数……查看详情

    发布时间:2019.10.25来源:知乎浏览量:255次

  • 从数据中台到AI中台

    从数据中台到AI中台

    企业对数据的利用有三个阶段:响应运营,响应业务,创造业务。数据中台解决的是响应业务的问题,第三阶段“创造业务”,则需要AI中台。1、数据……查看详情

    发布时间:2019.03.14来源:亿信华辰浏览量:116次

  • 大数据是如何被采集及应用的

    大数据是如何被采集及应用的

    尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧,但很多人都还不知道什么是大数据,更不知道大数据有什么用。这两年,发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了……查看详情

    发布时间:2019.01.11来源:亿信华辰浏览量:107次

  • DAMA 数据管理知识体系指南-数据管理方方面面的一部代表性著作

    DAMA 数据管理知识体系指南-数据管理方方面面的一部代表性著作

    本书由DAMA International组织众多数据管理领域的国际级资深专家编著。这是一项里程碑式的工作。数据管理是把业务和信息技术融……查看详情

    发布时间:2018.11.29来源:DAMA浏览量:183次

  • 构建业务术语表可以增强数据治理

    构建业务术语表可以增强数据治理

    专家表示,数据专业人员负责在整个组织内建立一个通用词汇表,以帮助确保数据治理成功和遵守GDPR。……查看详情

    发布时间:2019.03.26来源:亿信华辰浏览量:184次

  • 数据治理与数据质量的关系

    数据治理与数据质量的关系

    单纯从数据层面来看,数据体系包括治理、管理和应用三个部分。治理是负责解决人与人之间的事,管理负责各个职能领域,应用则是价值的实现。不讨论……查看详情

    发布时间:2018.11.29来源:知乎浏览量:129次

  • 基准治理基准:见解与机遇

    基准治理基准:见解与机遇

    在一个品牌是越来越重要的战略资产需要非营利组织进行复杂管理的世界中,这些似乎是基金会支持其行列的重要机会领域。……查看详情

    发布时间:2019.03.15来源:亿信华辰浏览量:103次

  • 数据中台与数据仓库相比的四大优势

    数据中台与数据仓库相比的四大优势

    数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。因此,其重点在于数据的集合。数据仓库可使用维度建……查看详情

    发布时间:2020.11.21来源:知乎浏览量:131次

  • 数据治理的未来:平衡数据治理和数据管理

    数据治理的未来:平衡数据治理和数据管理

    “如何通过快速访问高质量数据,灌输信心并支持数据驱动的决策,为业务合作伙伴创造竞争优势?” Citizens Bank首席数据官(CDO……查看详情

    发布时间:2019.02.21来源:亿信华辰浏览量:133次

  • 数据质量监控步骤及方法

    数据质量监控步骤及方法

    随着大数据时代的带来,数据的应用也日趋繁茂,越来越多的应用和服务都基于数据而建立,数据的重要性不言而喻。而且,数据质量是数据分析和数据挖……查看详情

    发布时间:2020.08.31来源:CSDN浏览量:292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