立即扫码
享受一对一服务
国内数据治理有何新动向？
发布时间：2019.09.23来源：知乎浏览量：102次标签：数据治理
大数据时代，大数据技术在飞速的发展，逐渐的，大数据融入了各行各业，并且深受各大企业的喜欢，为了让各个企业的数据资产得到充分的利用，数据治理方面在逐步的提升，如今，数据治理已经成为了政府以及企业进行智能化决策的重要手段，数据治理可以帮助企业提高数据的质量，并且帮助企业做出正确的决策。
在国外，比如美国，国家重视数据资源的战略价值，出台了国家战略，落实了配套的措施，系统推动本国内的大数据发展。通过加强数据安全保护，完善个人信息和国家对数据相关的法律，保障了网络的安全、国家安全、公民的个人权利。我们国内也没有就此停止，因为现在的多数企业，数据分析和治理也成为了业务战略的重要驱动力。
那么我们国内对于数据治理有什么新的动向呢？
首先是分布式，未来的数据治理将是分布式的，数据管理是跟着数据的位置来进行的；其次是无服务器，并不是说不需要服务器了，而是没有一个集中的服务器；再是协调，数据产生的位置并不是集中的，而是产生于各个地方，所以要协调管理；最后是元数据，元数据可以将分散开来的数据协调在一起，所以元数据在未来中将会使占据一定位置的元素。
“数据目录”是元数据的重要基础，它可以帮助企业了解数据的定义和来源，现在的趋势是“数据目录”可以帮助机构了解数据的特性、使用者以及使用的场景，因此在数据管理的未来趋势中，“数据目录”有着举足轻重的地位。
目前市场上，很多的供应商都是在用机器来进行数据的连接、清理、加解密等等，企业在不同数据源中管理主数据质量多需要认为操作，费时费力， 而使用机器学习可以让整个流程变得自动化，并且准确率要比人工的高很多。
未来，数据集成工作需要人和机器来共同完成。数据的来源有很多的接口而且数据都很庞大，单独的人力收集处理起来很麻烦并且准确率低，需要工具一起来进行，将把人力难以实现的变为现实。
在国外，比如美国，国家重视数据资源的战略价值，出台了国家战略，落实了配套的措施，系统推动本国内的大数据发展。通过加强数据安全保护，完善个人信息和国家对数据相关的法律，保障了网络的安全、国家安全、公民的个人权利。我们国内也没有就此停止，因为现在的多数企业，数据分析和治理也成为了业务战略的重要驱动力。
那么我们国内对于数据治理有什么新的动向呢？
首先是分布式，未来的数据治理将是分布式的，数据管理是跟着数据的位置来进行的；其次是无服务器，并不是说不需要服务器了，而是没有一个集中的服务器；再是协调，数据产生的位置并不是集中的，而是产生于各个地方，所以要协调管理；最后是元数据，元数据可以将分散开来的数据协调在一起，所以元数据在未来中将会使占据一定位置的元素。
“数据目录”是元数据的重要基础，它可以帮助企业了解数据的定义和来源，现在的趋势是“数据目录”可以帮助机构了解数据的特性、使用者以及使用的场景，因此在数据管理的未来趋势中，“数据目录”有着举足轻重的地位。
目前市场上，很多的供应商都是在用机器来进行数据的连接、清理、加解密等等，企业在不同数据源中管理主数据质量多需要认为操作，费时费力， 而使用机器学习可以让整个流程变得自动化，并且准确率要比人工的高很多。
未来，数据集成工作需要人和机器来共同完成。数据的来源有很多的接口而且数据都很庞大，单独的人力收集处理起来很麻烦并且准确率低，需要工具一起来进行，将把人力难以实现的变为现实。
所以选择一款对的工具是重要的，而亿信华辰的”睿治“一站式数据处理平台将是你可以重点关注的对象，选择它，不后悔。
睿治平台主要目的是发现并解决数据问题，通过一系列措施规范数据减少数据问题发生，整体提高数据的应用价值。将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库/信息化管理系统建设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。
睿治平台的价值主要体现在：
快速汇集分散在各系统的元数据信息，降低梳理业务系统人工成本，帮助用户挖掘隐藏的数据关系网络，对数据影响范围进行全方位管控，协助企业快速了解业务相关内容。
协助企业人员梳理信息系统，解决系统之间数据变更的影响分析；
统一企业数据标准，评估标准落地情况；
发现企业系统数据问题，杜绝因数据质量不高导致的决策错误；
提炼企业各系统共享数据，防止因共享数据的差异导致的数据质量问题；
解决企业数据分散
平台融合了元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据资产管理、数据交换管理、生命周期管理、数据安全管理9大产品，每个模块功能可互相调用，全程可视化操作，打通数据治理各个环节，同时提供各个产品模块任意组合快速解决企业不同的数据治理场景。
（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
-
产生影响：数据治理和企业架构的失落艺术
看起来我们忙着跑步，以至于我们没有时间思考。我们希望更快，更快速，但我们甚至不确定我们想要实现的目标。这就像你办公室的人总是太忙，正在工……查看详情发布时间：2019.03.22来源：亿信华辰浏览量：85次
-
人工智能治理应当起步
人工智能正在以前所未有的速度发展，大大超出了人们的预期，目前全球活跃人工智能企业达到了5000家左右。据相关预测，到2022年全球人工智……查看详情发布时间：2019.10.18来源：中国经营报浏览量：76次
-
全球数据治理体系建设
数据治理体系建设是推动数字经济高质量发展的关键。美国和欧盟正在加紧构建符合自身利益诉求的数据治理体系，并力图引领全球数据治理，提升数字经……查看详情发布时间：2020.01.03来源：知乎浏览量：85次
-
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：94次
-
-
浅谈数据治理的发展趋势
随着大数据技术的飞速发展，大数据已经融入到了各行各业，为了能让各企业的数据资产得到充分的利用，数据治理非常重要，如今数据治理已经逐渐成为……查看详情发布时间：2019.07.17来源：知乎浏览量：84次
-
大数据行业必备书目:《数据治理知识图谱》限量首发，0元领
为了让数据不再熵增，助力政企数字化转型，我们将此心血集结成册，行业首发《数据治理知识图谱》，DAMA中国区主席汪广盛倾情推荐，限量300……查看详情发布时间：2021.07.14来源：亿信华辰浏览量：107次
-
一文讲透数据治理核心指标
股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分……查看详情发布时间：2020.06.19来源：CSDN浏览量：86次
-
数据标准在数据资产管理中的意义
尽管出现了很多专家和专著，但真正理解这个概念的人并不多，懂得如何实操数据资产管理、在企业中真正落地的更寥寥无几。笔者有幸参与了国内几个典……查看详情发布时间：2019.03.12来源：亿信华辰浏览量：105次
-
解析业务数据的特征——《企业大数据实践路线》
我们今天的内容是解析业务数据的特征。我们已经知道了数据从哪里来，也知道有什么数据，现在我们需要去分析一下这些数据的特征是什么，想想能在这……查看详情发布时间：2019.02.26来源：亿信华辰浏览量：77次
相关主题