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太上有立德,其次有立功,其次有立言,虽久不废,此谓不朽。——《左传》
数据治理基础知识
1.数据治理的定义
数据治理是指企业对于数据及其相关流程和系统,进行规划、监
督、控制及优化的过程。它是管理企业数据资源的一种方法,旨在确保
数据的质量、安全性、合规性和有效性,同时还可以提高数据的价值,
为企业决策提供有力支持。
2.企业进行数据治理的原因
随着企业业务的不断扩张和数字化转型的深入推进,企业内部的
数据越来越多,数据管理的难度也越来越大。而数据治理可以帮助企
业解决以下问题:
数据合规性:数据治理可以确保企业符合各种法规、标准和政策的要
求,避免因违规使用数据而带来的风险和损失。
数据质量:数据治理可以确保数据的完整性、准确性、一致性和可信
度,提高数据质量,从而提升决策的准确性和效率。
数据安全性:数据治理可以确保数据的安全性和必威体育官网网址性,防止数据泄
露、攻击和滥用,保护企业的核心资产和利益。
数据价值:数据治理可以发掘数据的潜在价值,提升数据的利用效率
和商业价值,为企业创造更多的业务机会和收益。
3.数据治理的实施步骤
数据治理的实施步骤包括:
制定数据治理策略:明确数据治理的目标、范围、方法和组织架构,
制定相应的数据管理政策和程序。
建立数据治理团队:组建专业的数据治理团队,负责数据治理的规划、
实施和监督。
进行数据清理和整合:对数据进行清洗、过滤、去重、整合等处理,
确保数据的准确性和一致性。
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以铜为镜,可以正衣冠;以古为镜,可以知兴替;以人为镜,可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》
制定数据管理流程:设立数据采集、存储、传输、加工和使用等各个
环节的管理流程,规范数据的流转和使用。
实施数据安全控制:制定数据安全策略和措施,确保数据的安全性和
完整性,防止数据泄露和攻击。
进行数据分析和挖掘:通过数据分析和挖掘技术,发现数据中的潜在
价值和业务机会,提升数据的商业价值。
4.影响数据治理成败的因素
组织文化:企业文化和管理理念对于数据治理的推进有着重要影响,需要
建立数据驱动的文化氛围和组织机制,以促进数据治理的落地和实施。
人才素质:数据治理需要专业人才的支持和配合,需要建立一支具备数据
分析、管理和安全技能的专业团队。
技术基础:数据治理需要依托先进的数据管理系统和技术平台,需要投入
足够的技术资源和资金支持。
组织变革:数据治理需要在组织结构、流程和制度等多个方面进行变革,
需要适应变化和创新意识。
领导支持:数据治理需要得到企业高层的认可与支持。
5.常用的数据治理模型有哪些
数据治理的模型可以分为多种,以下是一些常见的数据治理模型:
5.1.COBIT5
COBIT5是由国际信息系统审计和控制协会(ISACA)推出的一种
综合性企业IT治理框架。该框架将数据管理纳入到整个企业IT治理
的范畴中,包括了数据资源、数据架构、数据质量、数据安全等方面。
5.2.DAMA-DMBOK
DAMA-DMBOK是由数据管理协会(DAMA)推出的一套数据管理知识
体系,包括了数据处理、数据分类、数据质量、数据安全等方面。这
套数据管理知识体系提供了全面的数据管理规范和标准,帮助企业构
建健康的数据管理机制。
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