以数据中台为切入点,场景/应用驱动源头数据治理

发布时间:2020.04.01来源:知乎浏览量:151次标签:数据治理

数据中台通常是应用驱动构建,所处理的数据是业务关心和使用的数据。在数据中台开发与运营服务的过程中,面临很多源头数据的问题,比如不同系统的数据规范不一致,缺少主数据管理,数据质量不高等。虽然这些数据质量问题是客观存在的,但其发现与解决是阶段性的业务战略和现实条件决定的。因此关注目前已在或者将在应用场景中使用的数据,并追溯到该数据所引用的源头数据开展治理,最大限度的优化数据治理的资源投入,可以极大提高数据治理的功效。

构建企业级数据模型,指引业务系统建设
在数据中台建设中,以数据应用为指导,回顾与梳理银行各部门的业务流程、业务数据,构建企业级数据模型,建立模型原则与规范,并应用到源头系统的设计与审核过程中,并建议改变传统的功能驱动型开发方法,变为数据模型驱动型开发,将有效提升源头系统数据的统一性。

将数据治理融入到数据中台开发团队中
在数据中台的整个过程开发和运营过程中,或在系统发生重大变更时,数据治理团队与数据中台业务开发团队紧密协作,应注重在源头系统的设计、开发等各个阶段都与数据中台开发团队挂钩。
构建闭环的数据问题反馈机制,持续监控数据问题
数据中台识别发现的数据问题,与源头系统的开发、变更及后续质量控制相统一和协调, 让源头系统的业务和开发人员成为数据中台数据治理的支持者和操作者

(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
  • 建设大数据平台,从“治理”数据谈起

    建设大数据平台,从“治理”数据谈起

    大数据时代还需要数据治理吗?数据平台发展过程中随处可见的数据问题大数据不是凭空而来,1981年第一个数据仓库诞生,到现在已经有了近40年……查看详情

    发布时间:2019.01.11来源:亿信华辰浏览量:133次

  • 浅谈数据治理的发展趋势

    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:118次

  • 2019年大数据发展将走向何方

    2019年大数据发展将走向何方

    近日,包括CCF(中国计算机学会)大数据专家委员会、IDC公司(Internet Data Center 互联网数据中心)和Gartne……查看详情

    发布时间:2019.02.19来源:亿信华辰浏览量:109次

  • 数据交换平台的功能结构设计与实现

    数据交换平台的功能结构设计与实现

    数据交换平台是数据中心与其它应用系统沟通的桥梁,是进行数据交换的枢纽站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据,对数据进行清洗与整合,按……查看详情

    发布时间:2020.08.06来源:知乎浏览量:290次

  • 数据治理加速企业数字化转型

    数据治理加速企业数字化转型

    现在大家都在说一个概念,银行有3.0时代,数据也有3.0时代,3.0时代在不同地域里都有不同的诉求,数字3.0时代是什么?概念并不新,从……查看详情

    发布时间:2019.08.02来源:企业网浏览量:117次

  • 数据质量是什么,企业数据质量分析怎么做?

    数据质量是什么,企业数据质量分析怎么做?

    现在大数据时代,数据充斥于我们的生活、工作、学习中。随着数据增加的来源和速度越来越多、越来越快,企业纷纷在努力的解决出现的这些问题,以及……查看详情

    发布时间:2019.09.26来源:数据分析网浏览量:127次

  • 数据治理运营:团队

    数据治理运营:团队

    这是关于数据治理运作的两部分系列的第二部分。“数据治理可操作性:差距”系列的第一部分讨论了需求是如何产生的,数据……查看详情

    发布时间:2018.12.27来源:亿信华辰浏览量:135次

  • 数据治理—设计利用数据

    数据治理—设计利用数据

    围绕数据使用创建系统和流程是一回事,但企业需要确保其基础架构和团队随时可以利用可用信息。……查看详情

    发布时间:2019.04.04来源:亿信华辰浏览量:129次

  • 2021金融数据治理的趋势

    2021金融数据治理的趋势

    金融数据治理逐渐体现出了目标双核化、结果资产化、手段科技化的特点,并且具有了生态治理、标准治理、中台治理的数据治理趋势。……查看详情

    发布时间:2021.05.18来源:亿信数据治理知识库浏览量:152次

  • 如何应对数据标准化的难题

    如何应对数据标准化的难题

    数据标准好制定,但是数据标准落地相对就困难多了。国内的数据标准化工作发展了那么多年,各个行业,各个组织都在建设自己的数据标准,但是你很少……查看详情

    发布时间:2019.12.20来源:知乎浏览量:133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