第一步:数据质量还是数据治理?

发布时间:2018.12.26来源:亿信华辰浏览量:1次标签:数据治理


在当今的互联世界中,组织正以加速的速度生成天文数据。但无论包含所有这些数据的数据环境大小如何-无论是传统的数据仓库还是像数据湖这样的大数据环境-常见的分母都是原始数据,从多个内部和外部来源摄取,通常质量未知。由于组织优先考虑数据管理任务和可交付成果,因此许多企业在数据环境的数据质量或数据治理方面需要先采取哪些步骤。


在数据管理领域,有许多术语可以在员工之间互换使用,这通常是由于生态系统中功能和使用的相似性。数据质量和数据治理当然不是同义词,但有时可能会因为充分的理由而混淆或混淆,因为数据质量水平通常依赖于数据治理的强度。但即使良好质量和良好治理之间的区别是明确的,没有治理,数据的质量往往被误解,因此也不信任。因此,组织应确保在其环境中进行可靠的数据治理,以应对数据质量的挑战。


对于质量数据,您需要治理标准

在稳固的数据治理计划框架内改进数据质量时,它不仅可以确保数据的准确性,完整性和相关性,还可以解决数据可信度问题。数据质量工具可能包括解析和标准化,清理,分析和监控以提高数据质量,但它们需要在可靠的数据治理框架内进行。您必须首先建立对数据资产的清晰理解和所有权,包括数据来自何处以及如何在企业的所有方面使用它。必须根据监管和合规规则确定和处理敏感数据,并且必须建立责任和问责制。数据资产是有价值的,而这种价值只能通过组织人力资本中的专业知识来媲美。将这些结合起来并识别可以定义使用情况并充当业务用户资源的数据管理员,所有者和利益相关者至关重要。所有这些都构建了协作文化,并提高了数据的理解和利用率。


数据治理提供许多功能,包括建立业务词汇表和数据字典,跟踪数据沿袭,确保合规性,防止数据泄露和保护数据资产,并制定统一的政策和程序。但从根本上说,它是为数据理解奠定基础。数据理解可确保数据得到适当使用,以最大化价值并降低风险,同时还鼓励业务用户越来越多地利用这些数据资产进行分析,从而获得关键业务洞察力。业务用户只有在不仅了解这些资产,而且还要信任其质量时才会提高利用率。这也是数据质量的来源。数据质量可以作为综合数据治理解决方案的一部分进行跟踪,评分和监控。


保护数据供应链

数据治理在明确的职责,政策和标准框架中提供数据组织和理解。但是,数据资产需要在整个数据供应链中持续管理,因为数据可以转换,数据的新用途将随着时间的推移而发展。数据沿袭和定义不是静态的,当数据从源通过系统移动时,数据质量通常会受到影响。


“保护”数据资产不仅指数据安全性,还指保护和改善数据完整性的承诺。具有数据控制和质量监控的综合治理计划可以防止许多与下游数据相关的问题,并有助于减少数据误解和滥用。明确定义的工作流程和用户友好的可视化也将增加问责制并提供顺利的问题升级和解决方案。


组织应如何处理数据治理

正确的数据治理方法需要以业务为中心的企业级战略,以最大限度地提高组织数据的质量及其提供的洞察力。该解决方案应有助于全面了解组织的数据格局,使数据所有者,数据管理员和数据使用者能够有效地管理,共享和利用数据,从而获取最大的业务价值。此外,该解决方案应结合分析并应用机器学习算法来识别整个企业的数据质量差距。


最终,提高数据质量是实施综合数据治理框架的关键优势。但数据治理包括更广泛的战略性企业愿景,即将数据识别和管理为有价值的企业资产。


(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
  • 物料主数据管理平台建设分享,助力多元化集团探索数据治理之路

    物料主数据管理平台建设分享,助力多元化集团探索数据治理之路

    随着大数据平台的建设,数据质量的好坏直接决定数据分析和数据挖掘的效果。如今,企业数据资产面临着不一致、不完整、不准确等问题,需要对数据进……查看详情

    发布时间:2021.04.20来源:浏览量:6次

  • 全栈式数据标准管理平台方案来了!

    全栈式数据标准管理平台方案来了!

    数据标准百度给的解释就是数据标准化是企业或组织对数据的定义、组织、监督和保护进行标准化的过程。数据标准化分为开发(D)、候选(C)、批准……查看详情

    发布时间:2020.08.28来源:知乎浏览量:2次

  • 2019—开启你的数据治理道路

    2019—开启你的数据治理道路

    如今,数字系统正在生产越来越多具有公认价值的数据,数据治理正变得越来越受欢迎和必要。然而,并非所有数据都被视为相同。……查看详情

    发布时间:2019.06.28来源:知乎浏览量:1次

  • 数据治理的坑,你踩过多少?

    数据治理的坑,你踩过多少?

    大数据时代,数据成为社会和组织的宝贵资产,像工业时代的石油和电力一样驱动万物,然而如果石油的杂质太多,电流的电压不稳,数据的价值岂不是大……查看详情

    发布时间:2020.06.29来源:CSDN浏览量:3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:1次

  • 大数据治理的五个核心要素

    大数据治理的五个核心要素

    当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格……查看详情

    发布时间:2019.12.06来源:CSDN浏览量:1次

  • 大数据治理:数据问题的全面解决之道

    大数据治理:数据问题的全面解决之道

    当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格……查看详情

    发布时间:2018.12.20来源:人民邮电浏览量:1次

  • 大数据资产管理总体框架概述

    大数据资产管理总体框架概述

    随着大数据时代的来临,对数据的重视提到了前所未有的高度,“数据即资产”已经被广泛认可。数据就像企业的根基,是各企业尚待发掘的财富,即将被……查看详情

    发布时间:2020.08.28来源:知乎浏览量:1次

  • 数据治理:收集表单数据的最佳实践

    数据治理:收集表单数据的最佳实践

    什么是数据治理以及它与您的组织有什么关系?……查看详情

    发布时间:2019.03.26来源:亿信华辰浏览量:3次

  • 为什么数据治理?

    为什么数据治理?

    数据治理曾经是一件好事,但由于数据和分析的重点和重要性日益增加,它已成为帮助推动整个企业数据管理的必要条件。……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:亿信华辰浏览量:1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