数据治理全攻略（119页）.pptxVIP

数字化转型-数据治理全攻略;;

n数据如石油，也是数字经济的基础；但是如果没有管

理，数据有可能会成为巨大的风险，糟糕的油质将导致汽车的抛锚。

n数据如人体内流动的血液：血液如有杂质，血液流动收影响；血液如坏掉，人体无法获得营养；人的结果可得而知。;;

很多CIO、CDO对于数据如何管理依然很迷茫:

数据团队怎么建设?

数据管理应该制定哪些制度?

数据管理应该具有哪些职能?

数据管理怎样导入企业、扎实落地?

以前的工作做得好不好?处于什水平?

未来应该往哪个方向去发展?

……;

在各个部门，存储在不同的数据仓库中，标准不一致。

l“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

l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;

01缺乏完整体系化的数据开发服务平台

传统的大数据建设，缺乏统一体系化建设规划，且往往通过拼接不同厂家的产品和工具来完成，这期间需要花费大量时间来做的异构产品的集成适配，费时费力，且运维成本较高；

02治理能力不足

缺乏大数据治理与管理的方法论，不具备承载数据标准的平台技术设施，缺乏可衡量、可管控的数据质量，难以形成可见、可控、可用、可信的数据资产服务能力；

03应用价值低

受制于传统数据库/数据仓库发展的技术路线的制约，

在新的互联网背景下，存量客户的优化、激活、流失预警，增量客户的获客、提升、传播的体系仍欠缺，产品、权益丰富但同质化程度比较高，难以针对客户寻求差异化的营销方案触达。;

管理数据资产，决胜智能时代

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。;;

什么是数据治理

n数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如???制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

n国际数据管理协会（DAMA）给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。

n国际数据治理研究所（DGI）给出的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。

n数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。;

数据治理是实现数据资产的重要措施

n企业数字化转型趋势是“数据”引领业务变革，数据集中管控成为趋势，实现用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，以数据重构企业智慧，造就一个数字化的企业，使数据的管理、数据的分析成为企业价值链的一部分，实现卓越运营。如何做好数据共享和数据分析、如何发挥数据资产价值最大化，数据治理是回答以上问题的切入点。;

能力数字化、平台化服务

化、共享复用化;;

数据资产管理平台是利用数据治理形成的资产为前台赋能

n数据资产管理平台从后台及业务中台将数据汇入,进行数据的共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用,统一数据标准口径,以API的方式提供服务,是综合性数据能力平台。数据中台为前台业务部门门提供决策快速响应、精细化运营及应用支撑等,让数据业务化,避免”数据孤岛”的出现,提升业务效率,更好地驱动业务发展和创新。

n数据资产管理平台包含数仓体系、数据服务集等,是一套数据运营机制,加速从数据到数据资产的价值转变,决策模式由”经验驱动”向“分析驱动”转变。;

华为数字化转型对数据治理的需求：

n基于统一的数据管理规则，确保数据源头质量以及数据入湖，形成清洁、完整、一致的数据湖。

n业务与数据双驱动，加强数据联接建设，并能够以数据服务方式，灵活满足业务自助式的数据消费诉求。

n针对汇聚的海量内外部数据，能够确保数据安全合规。

n不断完善业务对象、过程与规则数字化，提升数据自动采集能力，减少人工录入。;;

DAMA是一个全球性的专业组织，由数据管

理和相关的专业人士组成，非营利性机构，厂商中立。

协会自1980年成立以来，一直致力于数据管理和数字化的研究、实践及相关知识体系的建设，先后发行了《DAMA数据管理字典》和

《DAMA数据管理的知识体系》等。该知识体系目前已被广泛使用，并已成为