大数据构成挑战?数据治理提供解决方案

发布时间:2019.01.23来源:亿信华辰浏览量:52次标签:数据治理


大数据导致许多组织的复杂性,不仅仅是因为他们收集的数据量很大,而是因为他们收集的数据种类繁多。

大数据通常包含从社交媒体网络,互联网连接的传感器等流入企业的非结构化数据。但是,许多组织的数据操作并非旨在处理大量非结构化数据

处理大数据的数量,速度和种类使许多组织重新思考他们如何存储和管理他们的数据。一个完美的例子是数据仓库。在您的组织中构建和管理数据仓库的人员构建了当时对他们有意义的东西。他们了解哪些数据存储在哪里以及为什么存储,以及业务部门和应用程序如何使用它们。

大数据时代为一些组织的数据操作引入了廉价的数据湖,但随着大量数据流入这些湖泊,许多IT部门发现自己正在管理数据沼泽。

在一个完美的世界中,您的组织会将大数据视为任何其他类型的数据。但是,唉,世界并不完美。实际上,实用性和人性干预。许多新技术在首次采用时与其他基础设施分离。

“新技术经常在真空中进行,然后建立在筒仓中,”erwin,Inc。产品营销总监Danny Sandwell说。

这使许多组织拥有并行的数据集合:一个用于所谓的“传统”数据,一个用于大数据。

这个结果有一些问题。首先,IT领域的孤岛历史悠久,使组织无法了解他们拥有什么,在哪里,为什么需要它,以及它是否具有任何价值。它们还有增加成本的趋势,因为它们不共享通用IT资源,导致冗余的基础架构和复杂性。最后,筒仓通常意味着风险增加。

但另一个原因是大数据和传统数据的并行操作没有多大意义:用户根本不关心。

在一天结束时,您的用户希望访问他们完成工作所需的数据,以及IT是否认为大数据,小数据或中型数据并不重要。最重要的是数据是正确的数据 - 这意味着它是准确的,相关的,可用于支持或反对决策。

数据治理如何将大数据转化为普通数据

根据erwin和UBM 2017年11月的一项调查,21%的受访者表示大数据是其数据治理计划的推动者

在当今数据驱动的世界中,数据治理可以帮助您的企业了解它拥有的数据,数据有多好,它在哪里以及如何使用。erwin / UBM调查发现,52%的受访者表示数据对其组织至关重要,并且他们制定了正式的数据治理策略。但几乎同样多的受访者(46%)表示他们认识到数据对组织的价值,但却没有正式的治理策略。


数据治理的整体方法包括这些关键组件

  • 一个企业架构 组件是重要的,因为它把IT和业务,测绘公司的应用和相关技术和数据业务功能,他们能。通过将数据治理与企业体系结构相集成,企业可以在与企业战略的连接环境中定义应用程序功能和相互依赖性,从而优先考虑技术投资,使其与业务目标和策略保持一致,从而产生预期的结果。
  • 一个业务流程和分析组件定义了如何将企业的运营,并确保员工理解并实施针对他们所负责的过程负责。企业可以清晰地定义,映射和分析工作流程并构建模型以推动流程改进,以及识别易受最大安全性,合规性或其他风险影响的业务实践,以及最需要控制以减少风险的方法。
  • 一个数据建模组件的设计和部署提供高品质的数据源和支持应用程序开发的新数据库的最佳方式。能够经济高效地从“随处”发现,可视化和分析“任何数据”,支持大规模数据集成,主数据管理,大数据和商业智能/分析,能够合成,标准化和存储数据源来自单一设计,以及跨项目的重用工件。

数据治理正确完成,并且它与您的业务的结构和体系结构融为一体时,它可以帮助您的组织接受新技术以及它们出现时提供的新数据源。通过以与组织处理其所有数据相同的方式管理大数据,通过了解其元数据,定义其关系以及定义其质量,可以更轻松地查看大数据计划的ROI和ROO。

此外,应用声音数据治理的企业将发现自己可以使用模板或路线图将Big Data整合到整个组织中。

如果您的企业没有利用它收集的大数据,那么它就会浪费在数据收集,存储和分析上的花费。然而,同样糟糕的是,所有这些数据和分析都导致错误的决策和糟糕的业务成果,因为数据没有得到适当的管理。


(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
  • 2020年数据治理研究报告

    2020年数据治理研究报告

    2020年5月发布的《中共中央 国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》中提出,要加快培育发展数据要素市场,建立数据资源清单……查看详情

    发布时间:2021.02.27来源:知乎浏览量:42次

  • 数据管理与数据治理的区别

    数据管理与数据治理的区别

    数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的,它们都围绕数据这个领域展开,因此这两个术语经常被混为一谈。此外,每当人们提起数据管理和数据治理……查看详情

    发布时间:2019.08.27来源:DAMS浏览量:51次

  • 保险行业怎样打造数据治理闭环?

    保险行业怎样打造数据治理闭环?

    今天给大家分享一下保险行业数据治理的心得,个人认为保险行业的数据治理可以作为标杆了。根据以下3点我们来了解下保险行业是如何打造数据治理的……查看详情

    发布时间:2022.01.23来源:互联网浏览量:62次

  • 医院管理局治理最佳实践

    医院管理局治理最佳实践

    新技术几乎融入了医院运营,领导和治理的各个方面。医院董事会将不考虑医院治理最佳实践还需要探索数字软件解决方案,例如董事会门户系统,以支持……查看详情

    发布时间:2019.03.15来源:亿信华辰浏览量:46次

  • 数据标准管理工具最全介绍:背景、功能和案例都在这!

    数据标准管理工具最全介绍:背景、功能和案例都在这!

    数据标准管理工具作为企业开展数据管控的抓手,需要把数据管理制度办法中建立的各项工作流在信息化系统中实现,避免线下流程,这就需要工具能支持……查看详情

    发布时间:2021.08.03来源:亿信数据治理知识库浏览量:568次

  • 大数据时代的企业都有那些数据质量问题

    大数据时代的企业都有那些数据质量问题

    企业要想充发挥大数据的作用,就要保证数据的可靠、及时、准确,只有从高质量的数中提取出来的有用信息,企业才可以做出更精准的决策,才能更了解……查看详情

    发布时间:2019.09.27来源:数据分析网浏览量:44次

  • 数据治理、共享交换、数据仓库、数据中心的关系

    数据治理、共享交换、数据仓库、数据中心的关系

    建数据中心离不开数据,以前设计数据库都是从事务性数据库考虑(做的都是业务系统,思维模式太固定了),没有从数据仓库的角度来统管分析。以下是……查看详情

    发布时间:2019.08.07来源:CSDN浏览量:78次

  • 银行数据质量管理方法研究与实践

    银行数据质量管理方法研究与实践

    伴随外部监管要求逐步提高以及市场竞争环境的日益激励,银行对于数据价值的重视提升到了前所未有的高度,数据对于银行来说已经成为一项重要的资产……查看详情

    发布时间:2019.02.21来源:知乎浏览量:62次

  • 数据治理模型 - 组织数据质量管理的责任

    数据治理模型 - 组织数据质量管理的责任

    企业需要数据质量管理(DQM),它结合了业务驱动和技术观点,以应对需要高质量企业数据的战略和运营挑战。迄今为止,公司已将DQM的责任主要……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:数据治理浏览量:72次

  • 基础数据标准 – 从制定到落实

    基础数据标准 – 从制定到落实

    标准,是旨在一定范围内维护最佳秩序,经协商一致制定并公开颁布认定、共同遵循的一种规范性要求。……查看详情

    发布时间:2019.12.20来源:知乎浏览量:86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