数据治理股票检查:使用数据治理来计算您的数据资产

发布时间:2019.04.03来源:亿信华辰浏览量:201次标签:数据治理


为了遵守法规(例如,GDPR)并确保业务绩效达到峰值,组织通常会聘请顾问来帮助评估其数据资产。这种数据治理“库存检查”很重要,但如果没有正确的方法和技术,则可能是艰巨的。这就是数据治理的用武之地......

虽然大多数公司在关系数据库中占据了大部分运营数据,但它也可以存在于许多其他地方和各种其他格式中。因此,组织需要能够从任何地方管理任何数据,我们称之为“任意平方”(任意2)的数据治理方法

任何2首先需要了解数据的“3V” - 数量,种类和速度 - 特别是在数据生命周期的背景下,以及了解如何利用数据治理关键功能 - 数据编目,数据素养,业务流程,企业架构和数据建模 - 使数据能够在不同阶段得到利用,以实现最佳安全性,质量和价值。

数据治理“股票检查”案例1:数据代理

该客户交易信息。因此,组织需要对从供应商处获取的数据进行编目,确保其质量,对其进行分类,然后将其出售给客户。该公司希望将数据汇集到数据仓库中,然后提供对其的受控访问。

帮助该客户完成现有数据的第一步。我们建立了一个门户网站,因此可以通过带有基本问题的表格来注册数据资产,然后中央团队收到注册,审核并确定其优先顺序。还设置了权利属性以标识和分析高优先级资产。

使用了许多最佳实践和技术解决方案来建立管理数据馈送的注册和分类所需的数据:

1.收集基础元数据,然后进行初始质量检查。然后,根据业务词汇表中保存的语义模型对元数据进行分类。

2.在该分类之后,基于与语义模型相关联的最佳实践规则执行第二数据质量检查。

3.已分析的资产被加载到仓库内的历史数据存储中,数据治理工具生成其结构和数据移动操作以进行数据加载。

4.我们制定了变更管理计划,使所有员工都了解信息经纪门户网站以及使用它的重要性。它使用数据资产目录,所有数据资产都根据具有数据质量指标的语义模型进行分类,以便轻松了解数据资产在数据仓库中的位置。

5.采用这个门户,数据根据本体进行注册和分类,使客户的客户能够按资产或意义购买数据(例如,“您对X主题有什么数据?”),然后向下钻取分类学或跨本体论。接下来,他们提出购买所需数据的请求。

这种咨询参与和技术实施增加了数据可访问性和资本化。信息通过批准的工作流在中央门户中注册,然后客户从物理资产列表或信息内容购买数据,购买请求也通过批准工作流程。除其他安全措施外,这还可确保数据质量

数据治理“股票检查”案例2:跟踪恶意数据

此客户端具有地理位置分散的组织,可将其许多关键流程存储在Microsoft Excel TM电子表格中。他们计划迁移到Office 365 TM并关注合规性,包括GDPR要求

由于知道电子文档在关键业务流程中被大量使用并分布在整个组织中,因此该公司需要使用集中的自动化系统替换风险较高的手动流程

咨询服务的一个关键部分是了解哪些数据资产在流通以及组织如何使用它们。然后可以优先处理流程链以自动化和概述系统的规范以替换它们。

该组织还采用了一个中央门户网站,允许员工注册数据资产。相关的变更管理计划提高了整个组织数据治理的意识以及数据注册的重要性。

对于每个资产,信息都被捕获并作为工作流程的一部分进行审核。然后选择优先资产进行分析,使元数据在被分类为业务术语表之前进行反向工程。

此外,作为流程链一部分的资产通过企业架构(EA)业务流程(BP)建模工具进行收集和建模,以进行影响分析。

然后,可以在EA / BP工具中再次定义新系统的高级要求,并在项目列表中确定优先级。对于其他人,可以决定是否可以安全地放置在云中以及是否需要宏。

在这种情况下,采用专用数据治理解决方案有助于建立对数据资产的理解,包括有关其使用和内容的信息,以帮助决策

然后,该客户端可以很好地处理存储在其系统中的敏感数据方面“内容”和“位置”。他们还更好地了解这些敏感数据的使用方式以及由谁使用,有助于降低与GDPR相关的监管风险。

在这两种情况下,我们都会对数据资产进行编目并将其映射到业务词汇表。它充当分类方案,以帮助管理数据和定位数据,使其更易于访问和有价值。此治理框架可降低风险并保护其最有价值或最敏感的数据资产。


(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
  • 数据清洗与数据治理的3个不同点

    数据清洗与数据治理的3个不同点

    ​数据清洗,是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,是数据治理工作中必不可少的一项关键任务,是数据治理的子集.……查看详情

    发布时间:2021.04.09来源:亿信数据治理研究院浏览量:1239次

  • 指数技术时代的数据治理

    指数技术时代的数据治理

    新兴的数据需求和数据生成技术需要两种类型的数据治理:安全性,以及整体企业级治理的需求,而不是逐个孤岛的治理。企业中出现了一个重要的新价值……查看详情

    发布时间:2019.01.02来源:亿信华辰浏览量:170次

  • 数据治理及其在激励数据中的作用

    数据治理及其在激励数据中的作用

    数据治理是一种包罗万象的数据工程和数据管理概念,组织采用该概念来确保整个数据生命周期中的高质量数据。此概念基于四个概念 - 可用性,适用……查看详情

    发布时间:2018.12.18来源:数据治理浏览量:181次

  • 什么是数据集成?

    什么是数据集成?

    数据集成是将来自不同来源的数据组合到统一视图中的过程:从摄取,清理,映射和转换到目标接收器,最后使数据对访问它的人更具可操作性和价值。 ……查看详情

    发布时间:2018.12.20来源:数据治理浏览量:130次

  • 一文说清数据资产

    一文说清数据资产

    为什么说数据是资产何为数据资产,首页我们先了解一下数据到底是什么?按照一般的定义,数据就是数值,是通过我们的观察、实验和计算得出的结果。……查看详情

    发布时间:2020.07.17来源:CSDN浏览量:144次

  • 大数据治理的语义方法

    大数据治理的语义方法

    正如Coyne所说:“数据治理正在成长为一套实践,软件和系统是其中不可或缺的一部分。但他们只是其中的一部分。您在更高层次上拥有的是实践和……查看详情

    发布时间:2019.03.05来源:亿信华辰浏览量:191次

  • 让数据中心甩掉能耗沉重账单

    让数据中心甩掉能耗沉重账单

    当今,全世界新产生的数据正以惊人速度增长。据统计,平均每11个月全世界的数据量即将翻倍,而且随着时间的发展,这个周期还在缩短。这意味着我……查看详情

    发布时间:2019.03.11来源:亿信华辰浏览量:146次

  • 浅谈数据质量管理

    浅谈数据质量管理

    随着互联网及数字化技术的飞速发展,我们生活在一个数字化转型的时代,各种数字化正在实实在在的改变着企业的日常运营,以及我们每个人的衣食住行……查看详情

    发布时间:2019.07.26来源:知乎浏览量:201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:159次

  • 当今困扰企业的三个最常见的数据问题

    当今困扰企业的三个最常见的数据问题

    各组织都在发生数据危机。虽然存在缺陷,但传统的数据管理方法(ETL和MDM)运行良好,因此可以产生一些数据感。但是数据收集的增长速度远远……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:企业浏览量:146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