统一数据平台 - 连接所有重要事项

发布时间:2019.02.15来源:亿信华辰浏览量:327次标签:数据治理


企业可以从统一的数据平台中获益良多。

这十年来,数据驱动型领导者在各自的市场中占据主导地位,并激励其他组织全面利用数据为其业务提供动力,利用这一战略资产创造更多价值。它甚至被  称为“新石油 ”,但数据可以说远比类比所暗示的要好得多

数据治理(DG)是数据价值链的关键组成部分,因为它将人员,流程和技术与数据的创建和使用联系起来。它使组织能够更好地处理不断增长的数据量,各种数据源以及处理数据的速度。

但是,要使组织实现并最大化其真正的数据驱动潜力,就需要统一的数据平台。只有这样,才能发现,理解,治理和社会化所有数据资产,以产生预期的业务成果,同时减少与数据相关的风险。

统一数据平台的优势

数据治理不能在泡沫中成功; 它必须连接到企业的其他部分。无论是战略性的,如风险和合规性管理,还是可操作的,如集中的帮助台,您的数据治理框架都应该跨越并支持整个企业及其目标,这是一个孤岛所无法做到的。

让我们看一下以数据治理为关键连接点的统一数据平台的一些优势。

通过以业务为中心的成果了解当前和未来的州架构:

具有单个元数据存储库的统一数据平台将数据治理与企业的角色,目标策略和KPI连接起来。通过集成的企业架构建模,组织可以捕获,分析和整合企业和相关计划的结构和优先级。

通过此功能,您可以规划,调整,部署和交流高影响力的数据治理框架和路线图,从而通过对业务至关重要的指标设置可管理的预期并衡量成功。

记录功能和流程并了解关键路径:

统一数据平台将数据治理与您作为业务所做的事情以及您如何执行此操作的详细信息相关联。它使组织能够记录和集成其业务功能和操作流程以及为其提供的关键数据。

它还通过识别对业务影响最大的关键路径来提供可见性和控制。

实现组织数据的价值:

统一数据平台将数据治理与特定业务用例相关联。通过组合不同的元素来回答业务问题或满足特定要求来实现数据的价值。概念和逻辑模式和模型提供了对数据如何相关和组合以提高业务价值的更丰富的理解。

协调数据治理和数据管理,以推动高质量的交付:

统一数据平台将数据治理与业务流程和数据准备连接起来以驱动业务,管理整个生命周期中的数据 - 从创建到消费。

管理使数据可用的数据管理过程同样重要。通过协调数据治理和数据管理生命周期,组织可以推动从第一天起管理的高质量可交付成果。

推广业务术语表,以便一致理解数据术语:

统一数据平台在讨论和描述数据时将数据治理与业务语言联系起来。从业务角度理解数据的术语和语义是必要的,但大多数数据的业务消费者没有技术背景。

一个业务术语表促进整个组织的数据流畅度与数据价值链中不同利益相关者之间的重要合作,确保所有数据的相关举措对齐和业务驱动。

灌输数据治理的个人责任文化:

统一数据平台固有地连接到通知和管理数据生命周期的策略,过程和业务规则。通过在数据生命周期的每个级别链接策略和业务规则而提供的集中管理和可见性将提高数据质量,减少昂贵的返工,并改善业务对数据的构思和消费。

业务用户将知道如何使用(以及如何不使用)数据,而技术从业者将清楚地了解构建提供该数据的基础架构所需的控制和机制。

更好地了解变化的影响:

数据治理应与跨角色,组织,流程,功能,仪表板和应用程序的数据使用相关联。主动影响分析是高效和有效数据战略的关键。但是,大多数解决方案并不能说明数据业务影响的全部情况。

通过采用统一的数据平台,组织可以将影响分析扩展到数据存储和数据沿袭之外,以便真正了解影响的人员,内容,地点和方式,打破组织孤岛。

获得竞争“EDGE”

erwin EDGE提供“企业数据治理体验”,其中数据价值链的每个组件都是连接在一起的。

现在通过数据映射,它统一了数据准备,企业建模和数据治理,以简化整个数据管理和治理生命周期。

IT和业务部门都可以访问准确,高质量和实时的数据管道,通过准确和可操作的见解为法规遵从性,创新和转型计划提供支持。


(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 预约演示
相关文章推荐
  • Spring Boot、微服务架构和大数据治理三者之间的故事

    Spring Boot、微服务架构和大数据治理三者之间的故事

    微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。……查看详情

    发布时间:2019.01.07来源:亿信华辰浏览量:502次

  • 数据质量监控

    数据质量监控

    数据质量监控可以分为数据质量的事前预防控制、事中过程控制和事后监督控制:……查看详情

    发布时间:2019.12.06来源:知乎浏览量:503次

  • 数据质量问题分析

    数据质量问题分析

    数据质量问题主要包含四个问题域:技术问题、信息问题、流程问题、管理问题。1、技术问题由于具体数据处理的各技术环节异常所造成的数据质量问题……查看详情

    发布时间:2019.01.07来源:亿信华辰浏览量:375次

  • 各行业企业数据管理遇到的挑战

    各行业企业数据管理遇到的挑战

    目前业界并没有对其概念的统一标准定义,我们可以这么认为,数据治理从本质上看就是对一个机构(企业或政府部门)的数据从收集融合到分析管理和利……查看详情

    发布时间:2020.03.26来源:知乎浏览量:334次

  • 为什么我们需要数据仓库

    为什么我们需要数据仓库

    如果直接从业务数据库取数据没有数据仓库时,我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。业务数据库主要是为业务操作服务,虽然可以用于分析,但……查看详情

    发布时间:2019.01.07来源:LongFei浏览量:374次

  • 数据治理是真实的,是需要的!

    数据治理是真实的,是需要的!

    有许多组织可以很好地管理和管理他们的数据。或者是足够好(无论对每个组织来说意味着什么)。但是,还有其他组织根本不管理和管理他们的数据。他……查看详情

    发布时间:2019.06.19来源:简书浏览量:435次

  • 用于指导金融行业开展大数据基础平台建设技术类标准

    用于指导金融行业开展大数据基础平台建设技术类标准

    技术类标准用于指导金融行业开展大数据基础平台建设。大数据技术本身涉及内容广泛,既包含大数据平台本身的基础软件和各类功能组件,又包括基于业……查看详情

    发布时间:2019.12.27来源:CSDN浏览量:438次

  • 商业银行数据治理从源头抓起 坚持数据标准先行

    商业银行数据治理从源头抓起 坚持数据标准先行

    商业银行数据治理是一门将数据视为一项资产的学科。它涉及到银行以资产的形式对数据进行优化、保护和利用的决策权利。糟糕的数据管理意味着糟糕的……查看详情

    发布时间:2019.09.04来源:知乎浏览量:396次

  • 33篇大数据治理相关文章

    33篇大数据治理相关文章

    33篇大数据治理相关文章,技术+案例一应俱全!……查看详情

    发布时间:2018.10.23来源:今日头条浏览量:747次

  • 2021年自动化数据管理的热门用例

    2021年自动化数据管理的热门用例

    数据管理自动化将成为任何企业和行业越来越有价值的实践。这将有助于克服处理数据的挑战-从访问和存储到准备或分析数据-如果未进行优化,这些方……查看详情

    发布时间:2021.06.28来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:447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