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:145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。 
(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
  • 我国数据治理面临的现实挑战

    我国数据治理面临的现实挑战

    数据驱动的经济社会数字化转型,既充分释放了来自数据创造价值的潜力、提高了劳动生产率和治理效率,也带来了前所未有的现实挑战。如何既促发展又……查看详情

    发布时间:2020.10.31来源:知乎浏览量:111次

  • 数据集成的原理

    数据集成的原理

    在Experian Data Quality上多次使用这个类比,但这仅仅是因为它在引用数据标准化时非常有意义。 数据标准化只是构建……查看详情

    发布时间:2018.12.29来源:数据治理浏览量:124次

  • 98%的企业备战数据治理,尚未入局的你还在等什么

    98%的企业备战数据治理,尚未入局的你还在等什么

    UBM近日发布了一份2018企业数据治理白皮书。白皮书中分析了数据治理的现状:虽然越来越多的企业(尤其是业务部门及IT部门)逐渐开始关注……查看详情

    发布时间:2019.05.30来源:亿信华辰浏览量:126次

  • 企业数据治理战略中的重要任务

    企业数据治理战略中的重要任务

    尽管许多企业的数据治理在被不经意间悄悄地忽视了,只有48%的企业拥有明确的规划或计划,但这并不影响数据治理的重要性,它聚焦于三个关键因素……查看详情

    发布时间:2020.07.14来源:知乎浏览量:120次

  • 如何获得各部门系统的数据?

    如何获得各部门系统的数据?

    不少学校在开展数据治理的时候,会遇到部门数据共享的问题。一方面,一些部门不愿意分享所管理的数据,比如,认为拥有某些数据是特权,或担心数据……查看详情

    发布时间:2020.10.31来源:知乎浏览量:193次

  • 指标管理实践技能:如何让同一套指标体系展示为不同的树形结构

    指标管理实践技能:如何让同一套指标体系展示为不同的树形结构

    企业的指标体系的建设和维护工作非常繁杂,指标的数据来源、指标公式的维护、指标数据的更新、指标数据的应用,往往涉及到企业的多个部门,这些部……查看详情

    发布时间:2021.02.06来源:知乎浏览量:110次

  • 数据治理—各种规模银行的增长之路

    数据治理—各种规模银行的增长之路

    银行看到修复数据问题的成本显着上升。无论是建立集成能力以应对老化技术的直接费用,还是监管机构或审计师发现数据问题和评估民事罚款的间接费用……查看详情

    发布时间:2019.03.27来源:亿信华辰浏览量:84次

  • 什么是数据质量?如何衡量它以获得最佳结果?

    什么是数据质量?如何衡量它以获得最佳结果?

    我们过去谈过很多关于数据质量的问题 - 包括糟糕数据的成本。但是,尽管对数据质量有了基本的了解,但许多人仍然不太了解“质量”究竟是什么意……查看详情

    发布时间:2018.12.25来源:数据治理浏览量:157次

  • 盘点数据治理的6个价值

    盘点数据治理的6个价值

    ​随着大数据的发展,各行各业都面临越来越庞大且复杂的数据,这些数据如果不能有效管理起来,不但不能成为企业的资产,反而可能成为拖累企业的“……查看详情

    发布时间:2022.06.15来源:互联网浏览量:259次

  • 数据治理与数据管理:有什么区别?

    数据治理与数据管理:有什么区别?

    如果今天有任何定义成功企业的东西,那就是公司数据的成功理解,使用和策略。了解您的数据并确定如何实施它会带来一系列问题,包括用户和利益相关……查看详情

    发布时间:2018.11.13来源:克里希基德浏览量:114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