数据治理的目的和意义

发布时间:2022.06.09来源:小亿浏览量:429次标签:数据治理

在"新基础设施"和疫情等外部因素的推动下,数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。如何更好地利用数据已经成为企业数字化转型的关键,因此数据治理变得越来越重要。

一、数据治理基础概念

数据治理(Data Governance)是指在管理数据资产过程中行使权力和管控,包括计划、监控和实施。在所有组织中,无论是否有正式的数据治理职能,都需要对数据进行决策。建立了正式的数据治理规程及有意向性地行使权力和管控的组织,能够更好地增加从数据资产中获得的收益。

二、数据治理业务驱动因素

数据治理最常见的驱动因素是法规遵从性,特别是重点监控行业。例如,金融服务和医疗健康,需要引入法律所要求的治理程序。高级分析师、数据科学家的迅猛发展也成为新增的驱动力。数据治理需要直接与企业战略保持一致。数据治理越显著地帮助解决组织问题,人们越有可能改变行为、接受数据治理实践。数据治理的驱动因素大多聚焦于减少风险或者改进流程。

1、改进流程

1)数据质量提升。通过真实可信的数据提升业务绩效的能力;

2)法规遵从性。有效和持续地响应监管要求的能力;

3)项目开发效率。在系统生命周期中改进,以解决整个组织的数据管理问题,包括利用数据全周期治理来管理特定数据的技术债;

4)供应商管理。控制数据处理的合同,包括云存储、外部数据采购、数据产品销售和外包数据运维;

5)元数据管理。建立业务术语表,用于定义和定位组织中的数据;确保组织中数量繁多的元数据被管理和应用。

2、减少风险

1)数据安全。通过控制活动保护数据资产,包括可获得性、可用性、完整性、连续性、可审计和数据安全;

2)隐私。通过制度和合规性监控,控制私人信息、机密信息、个人身份信息等;

3)一般性风险管理。洞察风险数据对财务或商誉造成的影响,包括对法律(电子举证)和监管问题的响应。

三、数据治理的目的

确保企业数据的质量,可用性,可集成性,安全性和易用性。数据是公司的资产,组织必须从中获取业务价值,最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据,而这一切就是数据治理需要完成的工作,数据治理一般来说主要包括以下三部分工作:

1)为数据管理实践制定企业范围的原则,标准,规则和策略。数据的一致性,可信性和准确性对于确保增值决策至关重要;

2)建立必要的流程,以提供对数据的连续监视和控制实践并帮助在不同组织职能部门之间执行与数据相关的决策,以及业务用户类别;

3)定义数据资产的具体职责和决策权,应用角色分配决策需要执行的确切任务的决策和规范活动。

四、数据治理原则

1)业务驱动。数据治理是一项业务管理计划,因此必须管理与数据相关的IT决策,就像管理与数据有关的业务活动一样。

2)领导力和战略。成功的数据治理始于远见卓识和坚定的领导。数据战略指导数据管理活动,同时由企业业务战略所驱动。

3)多层面。数据治理活动发生在企业层面和各地基层,但通常发生在中间各层面。

4)共担责任。在所有数据管理的知识领域中,业务数据管理专员和数据管理专业人员共担责任。

5)原则导向。指导原则是数据治理活动。特别是数据治理策略的基础。有时原则可以从具体策略通过逆向工程反推得到。然而最好把核心原则的阐述和最佳实践作为策略的一部分工作。参考这些原则可以减少潜在的阻力。随着时间的推移,在组织中会出现更多的指导原则与相关的数据治理组件共同对内部发布。

6)基于框架。由于治理活动需进行跨组织职能的协调,因此对数据治理项目必须建立一个运营框架来定义各自职责和工作内容。

五、数据治理工具

目前业界流行的数据治理工具,一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品,多是单个产品。而亿信华辰经过十余年技术沉淀和项目锤炼,全面推出一站式数据治理管理平台-睿治,帮助企业搭建数据治理全栈解决方案,由实时计算存储、元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、数据生命周期、数据安全十大产品组成,可谓是功能最齐全的数据治理工具。

事实上,在一个大型的数据治理项目中,不是一项技术或工具就能搞定的,需要根据企业的需求采用不同产品和工具的组合。睿治数据治理平台十大产品模块,每个产品模块都可以灵活组合使用,也可以分开单独来使用,完美的满足了不同数据治理的场景。

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