数据治理工作的难点主要体现在那些方面?

发布时间:2019.09.18来源:知乎浏览量:3次标签:数据治理

一、企业数据治理团队组织架构的问题
由哪个部门主导;人员应该怎样配置;各个数据治理角色的职责分别是什么。这些一定需要明确,一个职责分工明确的团队将更好的推进数据治理工作。建议数据治理组织架构由业务部门来主导,IT部门来执行,各个业务部门应有相应的接口人,协助IT部门将数据治理工作落地。另外可以建立相应的考核体系,以此来推动数据治理一系列规范的执行和落地;

二、数据治理平台工具的问题
数据治理需要在数据采集、处理、分析、应用到归档销毁的全生命周期里,对数据的质量、数据标准进行管控,为企业提供规范统一且高质量的数据资产。所以数据治理使用的平台工具一定要功能强大而且完善,一套好的工具能够帮助企业的数据治理工作事半功倍。目前市面上的数据治理工具及开发公司的实力参差不齐,不懂行的人员在选择上可能比较困难,这里推荐一家深耕数据领域十几年的公司----亿信华辰,该公司自主开发的睿治数据治理平台包含元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块,在笔者看来是市面上最成熟、功能最强大的数据治理平台工具了。

数据治理

睿治始终站在国内顶尖梯队,广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等最新技术。同时引领国内行业发展趋势:

1、数据质量自动探查,内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法;

2、数据关系智能构建,基于存储过程、sql、数据库定义,自动理解数据之间的关系;

3、资产目录主动感知,活化更新等先进技术,确保成为当之无愧的领头羊。 

睿治具备难以超越的核心竞争力:

1、睿治各模块高度融合,各功能可互相调用,全程可视化操作,打通数据治理各环节;

2、先进的产品设计理念,充分依照国际规范、标准,具有国内先进水平;3、丰富的项目实践经验,深耕大数据领域十多年,着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线;

4、专业的服务保障团队,遍布全国,及时响应。 

睿治平台致力于打造“平台化、可视化、智能化”数据治理解决方案。

1、架构统一,基于全新Spring Boot+EUI开发,微服务架构,延展性强;

2、全界面操作,“零”表达式治理,实现治理全过程可视化,全角色可视化;

3、内置智能算法,多场景自动化、智能化治理。 

睿治的通用扩展性之高,广受好评。平台基于各行业数据共性,采用成熟模块化设计理念,实现各模块功能各行业应用场景普遍适用;平台功能全面,灵活组装,可对数据从创建到消亡全过程监控和治理;平台提供丰富的服务接口,内置脚本支持,全面满足集成、扩展需要。  

(1)覆盖面之广国内少有睿治数据治理平台通过高度融合九大模块,实现了数据问题一个平台全解决,使客户可以从此告别东拼西凑尴尬局面,从而进一步提升了数据治理的全面性、连贯性、持续性,真正降低了成本。

(2)高扩展性确保发展无忧睿治的高扩展性不仅仅体现在:元数据模型、采集适配器、标准属性、质量规则等等能够想到的功能,平台都支持定制扩展,保证适应未来发展需要。同时还提供各种定制接口和调用接口服务,内置脚本支持,无论是第三方还是二次开发,扩展完全不存在技术阻碍。

(3)智能化、自动化保持领先元数据自动化采集、分析,数据自动交换、处理,数据质量智能监控、自动检查等等功能一直引领行业发展趋势。(4)高性能应对大数据浪潮睿治采用并行处理技术,通过内存计算,具备合理JAVA内存回收机制,支持集群部署方式,再配以不断在进步的核心算法,保证了平台能以极高的性能应对各种极限挑战。 
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