2021权威解读:大数据治理包括哪些内容

发布时间:2021.04.02来源:数据治理研究院浏览量:277次标签:数据治理

近年来数据治理越来越受到国内外研究机构和学者的关注,在数据治理的框架设计等方面均取得了很多研究成果,并在商业、教育、医疗等以数据为核心业务的社会发展领域取得了很好的应用效果。


DAMA(国际数据管理协会)、ISACA(国际信息系统审计和控制协会)、DGI(国际数据治理研宄所)、IBM数据治理委员会和Gartner公司等权威机构均从不同角度给出了数据治理的框架。

数据治理包括哪些方面.png

国际数据管理协会

几家权威机构给出的数据治理框架包括元数据管理数据质量管理、数据安全管理、数据标准、主数据管理、信息生命周期管理、数据开发等数据治理的内容,以及数据组织架构管理、数据治理流程等数据治理的组织管理与实现。


1.大数据治理包括:组织管理,打通数据治理流程


组织管理,是打通数据治理流程的重要一环,涉及数据管理人员、数据利益相关者、数据访问使用等各部门、单位之间的业务协调,需要IT与业务部门进行协作,而且必须始终如一地进行协作,以改善数据的可靠性和质量,从而为关键业务和管理决策提供支持,并确保遵守法规。


2.大数据治理包括:元数据管理,数据治理的核心环节


元数据的管理有着十分重要的作用。通过元数据管理工具将元数据服务提供给所有业务人员,使业务人员也能够快速的从业务角度理解数据,从而帮助业务人员更好的利用数据。同时,通过查询元数据信息可以了解数据在整个生命周期(包含数据的来源、数据修改与删除等)中的来龙去脉,实现高效管理大数据系统中的海量数据信息

元数据管理。大数据治理需要将大数据与企业的元数据库进行整合,将大数据术语纳入业务词库。例如:增加“独立访客”术语,以支持点击流分析。

1. 从Hadoop 中将技术元数据引人元数据库。

2. 确保数据血统(data lineage)管理者能够将数据流从Hadoop 引人技术元数据库。

3. 管理数据血统,并在大数据环境中对分析施加影响。


3.大数据治理包括:数据标准,数据治理的成效保障


数据标准的合理性与统一性,决定数据治理的成效。通过时空格网编码的方法建立时空数据的统一标准,结合其他的业务标准共同建立数据治理的标准体系。数据标准适用于业务数据描述、信息管理及应用系统开发,可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释,也可作为信息管理的基础,同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。企业数据标准体系的建设应既满足当前的实际需求,又能着眼未来与国家及国际的标准接轨。


4.大数据治理包括:质量管理,数据治理的成果保障


数据质量管理。大数据质量的管理要实时化,并解决与准结构化和非结构化数据相关的问题。糟糕的数据质量一定会阻碍需要深度商业洞察的分析,因此大数据治理的质量必须“足够好”。

主数据管理,数据治理的主要目标


主数据管理是通过运用相关的流程、技术和解决方案,对企业核心数据的有效管理过程。主数据管理涉及主数据的所有参与方,如用户、应用程序、业务流程等,创建并维护企业核心数据一致性、完整性、关联性和正确性。主数据是企业内外被广泛应用和共享的数据,被誉为是企业数据资产中的“黄金数据”,主数据管理是撬动企业数字化转型的支点,是企业数据治理最核心的部分。


5.大数据治理包括:安全管理,数据治理的必要条件


数据安全管理,早在1890 年,路易斯·布兰寻密斯(后成为美国最高法院的法官)和塞缪尔·沃伦,即在《哈佛法学评论》杂志上发表了《隐私权》一文。该论文将隐私定义为“让人独处的权利”。此后,全球各地的规制和立法,对隐私权理论进行了规范和扩展。大数据治理需要识别敏感数据,并制定有关敏感数据的可接受使用的政策。政策需要考虑因大数据类别、产业和国家而异的规制。鉴于有关隐私话题的许多报道引人注目,如果适用的话,大数据治理计划有必要建立与社交媒体和地理位置数据有关的指南。


总结


数据治理需因地制宜,不论建立什么样的数据治理框架体系、采用什么样的数据治理技术,其目的都是实现数据治理目标,即:通过有效的数据资源控制手段,实现对大数据的管理和控制,以提升数据分析的能力、数据应用的深度,进而提升数据变现的能力。因此数据治理体系和框架,只是企业数据治理的一个参考,需根据具体需求进行调整,不能照搬和套用,更不能为了治理而治理。


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