面对如今的数据挑战企业如何有效地进行数据治理

发布时间:2019.08.29来源:知乎浏览量:94次标签:数据治理

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合,数据治理是识别、管理和解决几种不同类型数据相关问题的手段,包括数据质量问题、数据命名和定义冲突、数据安全等问题。

现在的企业,不论大小,都在数据面前面临着同样的挑战。企业越大,需要和产生的数据也就越多,数据越多,意味着就越需要定制适合自己企业的有效的、正式的数据质量策略,其实成功的实现数据治理对于企业来说是一个巨大的挑战。与此同时,企业也会造成以下问题:
数据治理
企业的数据缺少统一标准:数据的多样化数据没有一定的标准,对表的冥冥随意,定义混乱。
表的变更使分析变得困难:表的结构或者数据变更、系统改造,对应造成的影响有时候无法评估,导致分析的时候,难度加大。
数据价值低:数据表的模型的数据大、种类多,无效表过多,没有最大化的实现价值。
数据安全无保障:数据的权限划分的不清楚,敏感数据得不到实时监控,账号权限无法得到追踪。
管理体系不完善:出了问题之后才查漏补缺,数据管理部门和生产部门相互推卸责任。

那么企业要成功的实现数据治理,一般是要经历以下的三个步骤:
1、建立统一的数据标准
2、提高数据质量
3、数据资产管理

这就需要一个合适的数据治理工具,比如说睿智就是一个很好的平台,它是亿信华辰自主研发的由多个产品组成的数据生命全周期管理应用平台,是国内功能最全的数据治理平台,具有助力数据标准落地,提升数据质量的重要作用。

睿治数据治理平台的功能覆盖了元数据管理、数据集成管理、数据标准管理数据质量管理主数据管理、数据安全管理、数据交换服务、数据资产服务、数据生命周期管理等九大模块,这九大模块的数据可以独立使用,也可以任意组合使用,可以满足企业的各类补贴数据治理场景。

数据标准:对分散在各系统中的数据提供统一的数据命名、定义等,并且通过标准评估确保数据的规范性、统一性,提升开发和数据管理的一贯性。
数据质量:有效识别各类数据质量问题,建立数据监管,提供问题明细查询和质量改进建议。
生命周期:管理数据的自动归档和销毁,全面无透明的监控数据。
数据安全:提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等安全措施。确定数据在使用过程中的安全措施。
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