如何进行数据治理PPT课件.pptx

数据治理交流方案

面临的挑战与机遇

数据治理解决方案

数据治理实施方法论

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目录

二

口近些年来，随着大数据在各个行业领域应用的不断深入，数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，数据越来

越受到国家、行业、企业各个层面的高度关注，数据治理的概念成为目前大数据产业生态系统中的新热点。

学术界和产业界均意识到，

大数据一方面给现有信息技术体系带来了系列挑战，需要研发投入和创新发展，另一方面，还需要营造有利于大数据产业健康有序发展的良好环境，为此，大数据治理的概念受到关注，成为大数据产业生态系统的新热点。

虽然大数据技术还远未

成熟，但是体系已经渐趋完整，与传统产业、

行业的结合也日益紧密，

面向行业和领域的大数据应用与相关企业发展迅猛，成为新的焦点，

大数据生态系统也更加成熟。

随着大数据在各个行业

领域应用的不断深入，

数据作为基础性战略资

源的地位日益凸显，数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、流通管控、共享开放等问题日益受到高度关注并引发深度思考。

大数据领域最具影

响力的技术和产品主要围绕数据汇聚、存储、处理等基础技术和基础设施展开。

数据治理：大数据产业生态系统中的新热点

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确保数据质量和安全是发展大数据/人工智能的第一需求

口如今，企业对于全面数据治理的需求从未如此强烈

监管机构：希望企业能更加清晰地了解数据，对它进行有效的管控；

企业管理层：希望理清数据资产，降低数据应用的复杂性，对企业进行更高效的管理；

企业员工：也开始认识到数据的重要性，更多地采用数据驱动的方式来开展工作。

数据治理正迅速发展成一种企业核心策略，只有做好数据治理，让数据更加准确完整，并且安全合规，才能释放出数据的无限潜能，挖掘出更多有价值的数据应用。

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2大数据

数据

管理数据资产，决胜智能时代

口数据治理是人工智能的基础，数据治理的目的是在业务价值驱动下提供高质量的大数据，而人工智能本身是大数据应用的一种商业模式，数据治理和人工智能就好比一枚硬币的正反面一样密不可分，数据治理强调修炼内功，人工智能侧重预测未来。

·数字化正在改变着全球企业对业务和技术的认知，数据将成为企业的战略资产，

是企业卓越运营的核心要素之一。

·以价值为导向的大数据应用是企业级数据资产变现的核心。

·大数据和人工智能的源头是数据，建立科学的数据治理体系，包括数据的质量规范、制度政策、管理流程、职责定位和技术管控工具。

·数据治理体系是对商业价值和用户隐私，以及企业长期利益和短期利益选择的基础，建立数据治理体系是一个长期的过程，对于大型科技企业，都应当在数据治理的规范和约束下应用大数据。

人工智能服务

挖掘数据资产价值

大数据

数据治理

数据

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数据治理解决方案

数据治理实施方法论

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目录

数据治理与大数据的关系

面临的挑战与机遇

数据“孤岛”,找数据难，拿数据更难

●企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化，数据散落在各个部门，存储在不同的数据仓库中，标准不一致。

●“烟筒式”应用，找不到数据，更难拿到数据。

数据质量参差不齐，难以融合，难以使用

●多数据源，各IT系统间数据的调用不合理，数据流转不畅通，无法对接，数据重复录入

数据管理的责任缺位，职责不清

●问题找不到责任人，问题无法得到解决

●缺乏企业级的数据管理组织体系，不能从全局规划，并指导具体的数据质量提升工作

数据孤岛，看不见，拿不到，无法在线应用

数据通道不畅，无法及时获取数据

●各IT系统间缺少数据共享机制，系统间数据的相互影响不

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能进行及时控制

口功能解放了劳动力，提高了效率，节省了成本，大数据探索未知领域，填补空白，创造价值。具有一套开放、

共享、共赢的平台服务，保证数据在线，实时可用，是大数据发展的有力保障和源动力。

开放、共享、共赢的数据服务

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