大数据时代,我们将面临数据治理的新阶段

发布时间:2020.03.26来源:知乎浏览量:126次标签:数据治理

什么是数据治理
目前业界并没有对其概念的统一标准定义,我们可以这么认为,数据治理从本质上看就是对一个机构(企业或政府部门)的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督(EDM)的过程, 通过提供不断创新的数据服务, 为企业创造价值。

DGI(Data Governance Institute,数据治理研究所)认为,企业不仅需要管理数据的系统,更需要一个完整的规则系统以及规章流程。数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容,因此在整个企业范围内,包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等,都需要经过仔细考量,以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性、和安全性,确保在整个数据生命周期中,都具有较高的数据质量。
 
总体来说,数据治理的目标就是提高数据质量,将数据价值最大化。具体而言,数据治理的任务包括以下几点:
● 构筑适配灵活、标准化、模块化的多源异构数据资源接入体系;
● 建设规范化、流程化、智能化的数据处理体系;
● 打造数据精细化治理体系、组织的数据资源融合分类体系;
● 构建统一调度、精准服务、安全可用的信息共享服务体系。
 
为何数据治理如此重要?
分析机构BARC在一项研究中对全球378家公司进行了调查,96%的受访企业认为,数据治理已经不可或缺,而且未来将继续在企业中发挥核心作用。调查显示,合规性(64%)、更有效地使用数据(54%),以及与业务相关的内部和外部数据的不断增加(54%)是企业制定数据治理计划的主要驱动因素。
 
企业如果缺乏有效的数据治理策略,最直接的,将产生大量的“劣质”数据,这些数据的存在可能会带来更大的风险,更高的管理成本,更低的工作效率等等。甚至于,在数据分析如此盛行的当下,劣质数据将对企业决策产生消极的影响——错误的数据,得到错误的结果。
 
制定良好的数据治理计划,所带来的优势是非常显著的,主要有:
●企业将获得更干净、质量更高的数据,为进一步的数据活动打好基础
●标准化的数据资产管理方法、流程和策略,将有效提高数据运营效率
●使数据更容易与业务建立紧密连系,推动数据资产的变现
●提高数据安全性,保证合规性
 
总体来说,数据治理能够带来的好处就在于,更高效地帮助企业将数据价值转化成实际的业务价值。
 
数据“井喷”仍在进行,机器学习、AI等这类十分依赖数据质量的技术持续火热,全球数字化转型浪潮也在全面推进,由此可见,数据治理未来将继续在组织的数字战略计划中占有重要地位。
 
大数据时代,数据治理面临新的困境
数据治理并不是一个新词,最初企业中的数据治理是相对简单的。几乎所有被治理的数据,都是在企业内部的事务处理系统中生成,与现在相比,数据量较低,数据类型、IT环境也比较单一。随着IT技术的整体发展,特别是大数据时代的到来,数据治理的“担子”变得越来越重。
 
IT应用类型、数据源、数据分析方法不断增加,数据治理进入了一个新的变革和发展阶段。面向大数据的数据治理,应该具有更高的能动性,需要跟上更快的IT环境变化速度,做出积极的反应。可以说,在新的发展阶段,数据治理的各项要求将变得更加具有挑战性。
 
大数据治理必须跟踪跨多个平台的数据访问和使用情况,并减轻数据使用不当造成的风险。在大数据环境中,验证数据源并确保数据质量和数据完整性成为一个巨大的挑战;此外,海量数据的存储、如何最大化数据处理效率、保证数据可靠性与安全性也更具难度。
(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
  • 数据治理如何推动医疗大数据的发展

    数据治理如何推动医疗大数据的发展

    数据治理是一种管理数据的方法,允许组织平衡两个需求:收集和保护信息的需求,同时从信息中获取价值。但它远不止于此。医疗大数据其中的健康数据……查看详情

    发布时间:2019.08.15来源:知乎浏览量:169次

  • 让数据清澈如水:数据清洗的策略与方法

    让数据清澈如水:数据清洗的策略与方法

    在数据仓库中,数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统抽取而来,不同的数据来源加上历史数据的堆积,难免会有问题数据出现,这……查看详情

    发布时间:2020.11.23来源:亿信华辰浏览量:247次

  • 通过数据治理策略推动业务转型

    通过数据治理策略推动业务转型

    围绕数据制定战略是成功实现数字化转型的关键。除了流行语 - 组织需要了解他们试图通过数字化转型实现什么,以及它如何在行业和竞争优势中发挥……查看详情

    发布时间:2019.02.27来源:亿信华辰浏览量:125次

  • 元数据管理流程和方法是怎样的

    元数据管理流程和方法是怎样的

    大数据环境中,如果企业不通过元数据管理把多种复杂的信息管理起来,很难做到信息的有效利用。Gartner在研究报告里明确指出,“元数据管理……查看详情

    发布时间:2022.03.21来源:小亿浏览量:601次

  • 数据质量管理方法

    数据质量管理方法

    数据质量闭环管理机制以制定规则、问题发现、质量剖析、数据清理、评估验证、持续监控为核心活动,又结合银行的数据实践进行了定制和优化。……查看详情

    发布时间:2019.11.15来源:知乎浏览量:282次

  • 数据治理领军企业在中国

    数据治理领军企业在中国

    中国在大数据领域做得不错。中国人口多,数据就多,数据多就会呼唤更先进的数据处理技术,呼唤更多的数据应用场景,这是中国在数据方面得天独厚的……查看详情

    发布时间:2020.07.31来源:知乎浏览量:129次

  • 企业数据治理的九大要素

    企业数据治理的九大要素

    元数据管理致力于处理技术元数据、业务元数据、管理元数据,通过丰富的元数据分析和检核,帮助各行各业用户获得更多的数据洞察力,进而挖掘出隐藏……查看详情

    发布时间:2020.07.10来源:知乎浏览量:277次

  • 加强数据治理 护航数字经济

    加强数据治理 护航数字经济

    目前,我国正处在推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的关键时期,个人数据滥采滥用、企业数据交易纠纷频发、公共数据开放开发滞后、……查看详情

    发布时间:2019.01.04来源:陆峰浏览量:118次

  • 怎么做好数据管理——亿信华辰

    怎么做好数据管理——亿信华辰

    数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性,以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、……查看详情

    发布时间:2019.03.07来源:亿信华辰浏览量:142次

  • 用于指导金融行业开展大数据基础平台建设技术类标准

    用于指导金融行业开展大数据基础平台建设技术类标准

    技术类标准用于指导金融行业开展大数据基础平台建设。大数据技术本身涉及内容广泛,既包含大数据平台本身的基础软件和各类功能组件,又包括基于业……查看详情

    发布时间:2019.12.27来源:CSDN浏览量:217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