数据治理流程中,最重要的3点都在这

发布时间:2021.05.10来源:亿信数据治理知识库浏览量:3次标签:数据治理

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。


那么,数据治理过程中哪些流程最为重要?


1.数据标准统一


制定数据标准,统一数据口径,确定权威数据,保证各业务部门和信息化系统获取到口径一致的数据,就像打开水龙头,里面流出的都是优质的水。


2.数据部门流动


所谓流水不腐,数据必须像水经过取水、制水、输水、用水流动起来、循环起来,在业务部门之间充分共享、在企业内外部双向交互才能更好地发挥数据价值,哪怕是企业里面闲置的、准备丢弃的数据,只要让它流动起来,流到其他部门或系统中,很可能就会产生新的价值。


3.注重数据质量


在大数据背景下,为了充分发挥出数据的价值,让数据有效共享,并在大数据分析和挖掘中得到很好的使用,对数据质量有了更高的要求。为提升数据质量,需要定期对数据进行质量检查,就像定期进行水质检测一样,发现质量问题,及时修正,并反馈给源头进行整改,形成数据质量质量检查提升的循环。


亿信华辰作为DAMA中国理事成员单位,多次参与国家行业标准文件编写,其自主研发且完成信创全领域兼容的智能数据治理平台——睿治就是该领域内当仁不让的领先产品。


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睿治数据治理平台架构图


睿治数据治理平台基于DAMA的理念,融合元数据管理数据标准管理数据质量管理、数据集成管理、主数据管理数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等九大产品模块,可打通数据治理各个环节。


在真实的治理过程中,政企可参考各模块的作用并结合自身特点,以一两个作用域为切入点,小步迭代,通过收益逐步驱动治理行为的贯彻落地,睿治的九大模块能根据客户的个性化需求,可独立或任意组合使用,快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。


数据治理不是一蹴而就的,它是一个漫长而持续的过程,没有一拳顶破天的诀窍,也没有立竿见影的途径。


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