数据治理实践与应用场景:治理的应用拓展与价值实现

发布时间:2019.09.09来源:知乎浏览量:13次标签:数据治理

数据治理体系是构建完善、共享、统一管理数据的基本保障和重要组成部分,是把数据当作自测来管理的有效手段。大数据时代的到来为各行各业带来了基于数据的业务创新和契机,各企业也对数据的重视程度发生了显著的改变,并购买了数据治理的管理工具。过去,数据被视为组织运行的必需品,如今大多数的领导将数据作为重要的战略资源,可用于提高销售和盈利能力。但对于大多数的企业组织而言,数据的可用性,准确性,完整性和可获取性阻碍了对于这些数据的利用。管理数据变得越来越困难和昂贵,数据量成指数级增长,数据的种类和收集渠道也越来越复杂,因此,数据的妥善管理和使用就变得异常重要。

虽然各企业已经重视了数据治理的重要性,但由于在建设初期,信息系统的建立并不完善,缺乏统一的系统规划和数据标准,导致很多企业已经累计了大量的业务数据,但这些数据的质量不高,冗余数据大量存在,各业务部门质检难以共享数据,这些问题严重制约了企业的日常管理和发展。因此,一套有效的数据治理工具就显得尤为重要。

亿信华辰的睿治,借鉴了国外的优秀经验,将数据治理分为元数据管理,数据标准,数据质量,数据安全,数据资产,数据交换,数据处理,主数据等模块,为企业提供全面的解决方案,打通数据治理全流程。

元数据采集汇总企业系统数据属性的信息,展示各数据之间的血缘关系,帮助企业用户获取更好的数据洞察力,通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在数据中的价值。

数据标准,对分散在系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、复制规则等定义基准,并通过标准评估确保数据在复杂的数据环境中位置企业数据模型的统一,从源头保证数据的正确性和质量,提供数据管理的一贯性和效率性。

数据质量,内置13种规则类型,灵活建立模型和方案,有效识别各类数据质量问题,建立数据监管,形成数据质量管理体系,监控并发现数据质量问题,提供问题明细和质量改进建议,全面提升数据的完整性、准确性、及时性、一致性以及合法性,降低数据的管理成本,减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。数据资产,汇集企业能够产生价值的数据资源,为用户提供资产视图,快速了解企业资产,发现不良资产,为管理员提供决策依据,提升数据资产的价值。
数据治理
数据治理是一个长期的过程,需要结合各企业的具体情况和实际需求,逐步实现对数据的有效管控,利用数据治理的成果,发掘数据中的潜在价值,为决策者提供决策依据,帮助企业快速发展,避免遗漏数据中的巨大价值和机遇。
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