一文讲透什么是数据治理和数据管理

发布时间:2020.07.29来源:今日头条浏览量:20次标签:数据治理

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的时候,还有一对类似的术语叫信息管理和信息治理,更混淆了人们对它们的理解。关于企业信息管理这个课题,还有许多相关的子集,包括主数据管理元数据管理、数据生命周期管理等等。

于是,出现了许多不同的理论(或理论家)描述关于在企业中数据/信息的管理以及治理如何运作:它们如何单独运作?它们又如何一起协同工作?是“自下而上”还是“自上而下”的方法更高效?

为了帮助大家弄明白这些术语以及它们之间的关系,本文将着重定义它们的概念,并指出它们的区别,这些定义和区别源自于国际公认的以数据为中心的相关组织,同时还会在一些观点上展开详细的探讨。

数据管理包含数据治理

在说明数据和信息的区别之前,最好从“治理是整体数据管理的一部分”这个概念开始,这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域,其中一个最显著的领域就是数据治理。CMMi协会颁布的数据管理成熟度模型(DMM)使这个概念具体化。DMM模型中包括六个有效数据管理分类,而其中一个就是数据治理。数据管理协会(DAMA)在数据管理知识体系(DMBOK)中也认为,数据治理是数据管理的一部分。在企业信息管理(EIM)这个定义上,Gartner认为EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治理信息资产的一个综合学科”。Gartner这个定义不仅强调了数据/信息管理和治理上的紧密关系,也重申了数据管理包含治理这个观点。

治理与管理的区别

在明确数据治理是数据管理的一部分之后,下一个问题就是定义数据管理。治理相对容易界定,它是用来明确相关角色、工作责任和工作流程的,确保数据资产能长期有序地、可持续地得到管理。而数据管理则是一个更为广泛的定义,它与任何时间采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。例如,简单地建立和规划一个数据仓库,这是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据仓库,并且实施各种各样针对元数据和资源库管理工作的标准,这是治理层面的工作。数据管理更广泛的定义包含DATAVERSITY上大部分主题为数据管理的文章和博客,其中有一部分是特别针对数据治理的。一个更广泛的定义是,在数据管理过程中要保证一个组织已经将数据转换成有用信息,这项工作所需要的流程和工具就是数据治理的工作。

信息与数据的区别

在上文关于数据管理的第三个定义中,提到了数据和信息的区别。所有的信息都是数据,但并不是所有的数据都是信息。信息是那些容易应用于业务流程并产生特定价值的数据。要成为信息,数据通常必须经历一个严格的治理流程,它使有用的数据从无用数据中分离出来,以及采取若干关键措施增加有用数据的可信度,并将有用数据作为信息使用。数据的特殊点在于创造和使用信息。在Gartner的术语表中,没有单独解释数据管理和数据治理的概念,取与代之的是重点介绍了信息治理和信息管理的概念。

数据治理主要围绕对象:角色

与正式的数据治理流程相关的角色是有限的。这些角色通常包括高层的管理者,他们优化数据治理规划并使资金筹集变得更为容易。这些角度也包括一个治理委员会,由个别高层管理者以及针对治理特定业务和必要流程而赋予相应职责的跨业务部门的人组成。角色也包括数据管理员,确保治理活动的持续开展以及帮忙企业实现业务目标。此外,还有部分“平民”管理员,他们虽然不会明确被指定为数据管理员,但他们仍然在各自业务领域里的治理流程中扮演活跃的角色。

有效的治理不仅需要IT的介入,这是人们的普遍共识。尤其当业务必须更主动地参与到治理方式和数据管理其他层面(例如自助数据分析)的时候,目的是要从这些工作参与中获益。在更多的案例中,特定领域的治理可以直接应用于业务。这就是为什么治理仅需要IT的介入是一个过时且应该摈弃的观点。

数据治理主要围绕对象:领域

数据治理包含许多不同方面的领域:

元数据:元数据要求数据元素和术语的一致性定义,它们通常聚集于业务词汇表上。

业务词汇表:对于企业而言,建立统一的业务术语非常关键,如果这些术语和上下文不能横跨整个企业的范畴,那么它将会在不同的业务部门中出现不同的表述。

生命周期管理:数据保存的时间跨度、数据保存的位置,以及数据如何使用都会随着时间而产生变化,某些生命周期管理还会受到法律法规的影响。

数据质量:数据质量的具体措施包括数据详细检查的流程,目的是让业务部门信任这些数据。数据质量是非常重要的,有人认为它不同于治理,它极大提升了治理的水平。

参考数据管理:参考数据提供数据的上下文,尤其是它结合元数据一起考虑的情况下。由于参考数据变更的频率较低,参考数据的治理经常会被忽视。

虽然上述提及的是数据治理在数据管理中所负责的特定领域,但一个至关重要的问题在于,所有组织里的数据必须持续坚持数据治理的原则。

数据建模

数据建模是依赖于数据治理的另一个数据管理中的关键领域,它结合了数据管理与数据治理两者进行协调工作。可以说,为了将数据治理扩展到整个组织,利用一个规范化的数据建模有利于将数据治理工作扩展到其他业务部门。遵从一致性的数据建模,令数据标准变得有价值(特别是应用于大数据)。一个确保数据治理贯穿整个企业的最高效手段,就是利用数据建模技术直接关联不同的数据治理领域,例如数据血缘关系以及数据质量。当需要合并非结构化数据时,数据建模将会更有价值。此外,数据建模加强了治理的结构和形式。

数据治理工具——睿治

亿信华辰数据治理工具——睿治,内含元数据,数据标准,数据质量,主数据,数据集成,数据安全,数据生命周期,数据资产等一整个流程。

元数据管理系统提供了丰富的内置适配器,来保证自动化采集的同时,还支持对适配器进行扩展。业务系统变化,迅速做出调整,避免后续系统瘫痪或者数据异常。丰富组件,完美解决数据加工、清洗各类问题,相似加工逻辑,存成模板大大减少数据处理工作时间,全方位满足您的需求。

(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
  • 数据仓库应该怎么建立

    数据仓库应该怎么建立

    现在的社会就是一个数据化的社会,大数据已经成为大家讨论的热门话题了,对于每个企业来说,建立自己的数据仓库已经显得非常重要了,尤其是对于新……查看详情

    发布时间:2019.07.17来源:数据仓库小编浏览量:11次

  • 数据治理的伦理 - “数据带来利益和负债”

    数据治理的伦理 - “数据带来利益和负债”

    数据从未像现在这样强大。2018年发现了一些历史上最大的数据泄露事件,包括万豪酒店集团违规行为和剑桥分析公司丑闻,两者都对国际关系产生了……查看详情

    发布时间:2019.03.12来源:亿信华辰浏览量:32次

  • 保险行业怎样打造数据治理闭环?

    保险行业怎样打造数据治理闭环?

    今天给大家分享一下保险行业数据治理的心得,个人认为保险行业的数据治理可以作为标杆了。根据以下3点我们来了解下保险行业是如何打造数据治理的……查看详情

    发布时间:2022.01.23来源:互联网浏览量:37次

  • 一分钟了解企业主数据系统建设,成功化数据为价值。

    一分钟了解企业主数据系统建设,成功化数据为价值。

    “在数据治理的相关资料中,提到了一个概念,叫‘主数据’,究竟什么是主数据,它的收益又在哪?”之所以具有代表性,是因为这是一个典型的企业人……查看详情

    发布时间:2020.08.28来源:知乎浏览量:22次

  • 大数据时代企业数据不治理就破产-居安思危

    大数据时代企业数据不治理就破产-居安思危

    数据治理并不等同于数据管理,而只是数据管理的顶层执行层面。数据管理指规划、控制和提供数据及信息资产,发挥数据和信息资产的价值,强调在企业……查看详情

    发布时间:2020.02.21来源:知乎浏览量:47次

  • 企业数字化转型中数据中台建设面临的挑战

    企业数字化转型中数据中台建设面临的挑战

    当前全球经济进入数字化转型时期,数字化转型已成为传统企业必须付诸行动必选题。基于企业业务数字化要求,企业可利用数据中台提供的大数据能力,……查看详情

    发布时间:2020.04.01来源:知乎浏览量:28次

  • 数据整理——大数据治理的关键技术

    数据整理——大数据治理的关键技术

    数据是政府、企业和机构的重要资源。数据治理关注数据资源有效利用的众多方面,如数据资产确权、数据管理、数据开放共享、数据隐私保护等。从数据……查看详情

    发布时间:2019.11.21来源:CSDN浏览量:79次

  • 基础数据标准 – 从制定到落实

    基础数据标准 – 从制定到落实

    标准,是旨在一定范围内维护最佳秩序,经协商一致制定并公开颁布认定、共同遵循的一种规范性要求。……查看详情

    发布时间:2019.12.20来源:知乎浏览量:33次

  • 数据都成为生产要素了?数据该如何治理?

    数据都成为生产要素了?数据该如何治理?

    先说说数据,其实现在说的数据和过去说的数据相比差别非常大,现在所说的数据不是一个静态文档,它是流动的数据,碎片化的数据,以各种各样的形式……查看详情

    发布时间:2020.11.23来源:知乎浏览量:25次

  • 为什么数据标准这么重要,三个小招教你实现

    为什么数据标准这么重要,三个小招教你实现

    评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单……查看详情

    发布时间:2020.07.17来源:CSDN浏览量:11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