数据治理知识培训方案【53页】.pptxVIP

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数据治理那点事;

当今的大型企业 ;

我的企业里面有什么数

据?

数据之间有什么关系?;

在现实工作中，我需要的数据在哪里呢？ ;;

数据管理的责任缺位，职责不清

l问题找不到责任人，问题无法得到解决

l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

数据通道不畅，无法及时获取数据

l各IT系统间缺少数据共享机制，系统间数据的相互影响不能进行及时控制;

三位业务主管带着第三季度营业报告走进CEO办公室，但数据都不一样，您需要数据整合。;

投资和回报完全颠倒，是时候要重新对IT的投资价值进行思考啦！;

企业数据的重要性：

u就像汽车与油,糟糕的油质,将导致汽车的抛锚。

u就像身体内流动的血液，如血液

坏掉，人类将会如何？;

“绝大多数的BI及数据仓库用???对其系统所使用到

的数据源头没有控制权，他们只能等待肮脏的数据

流到他们的系统，数仓和数据中台的环境就如同一

个被污染的水库。”

RobKarel,Forrester,Jan.2008“DeliverTrustedDatawithafocusonDataQuality”;;

u定义（DAMA）：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行），数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。是在高层次上执行数据管理制度。数据治理是数据管理的核心职能。

u目标：保证数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、可审计和安全性。;

数据要充当数字经济关键的基础性要素，需经过数据价值化的转换过程，在这一关键转化过程中，数据治理是基础，只有通过数据治理，打通企业内部不同层级、不同系统之间的数据壁垒，全面提升数据质量，实现对内支撑业务应用和管理决策、对外加强数据服务能力输出，从而提升数据潜在价值向实际业务价值的转化率。;;

第一章数据治理那点事;;;

战略规划及制度规范

数据治理是长期的战役，才能确保数据质量达到了可信。组织是保障，流程是机制，IT是基础，把数据管理切实地融入到业务管理中，从战略制定到流程设计和业务执行，让数据管理和业务管理有机融合。促进数据驱动业务增长，发挥数据价值。

组织架构流程管控;

组织结构数据治理委员会;

结合实际数据管理需求和运营模式需求制定出未来的组织架构和角色职责;

数据治理管理办法示例 ;;

通过主数据的一次录入，多处引用，避免一个数据在多个系统进行重复录入，从而提高信息传递效率；准确、有效的数据是报表的基础，MDM可以将清洗、排重、整理之后的准确数据提供给企业的商务分析系统，得到更加准确的决策支持，数据质量监控自动化。;;;

主数据标准化示例 ;

??一张表是船员基本信息：姓名、编号、培训班，另一张表存放船员的培训课程信息：课程编号、名称、学分。

??姓名、编号、培训班、课程编号、学分都是数据元，但这些数据元有自己的元数据，即描述数据，分别是长度、类型、值域等。

??对于船员基础信息表而言，姓名、编号、培训班是描述船员基础信息的数

据，是它的元数据。

??对于船员培训信息表而言，课程编号、名称、学分是描述船员培训信息表

的数据，是它的元数据。;;

n元数据作为企业沉淀的有价值资产，主要资产对应的集团能力域，业务价值域；责任部门，共享条件；字段属性，

字段长度等信息。;;

不符合业务定义代码取值越界

关联字段不匹配

业务关键属性组合不唯一数据引用关系破裂

引用关系正常，但同一数据不同表格内取值不同

汇总数据不一致数据精度不够

不满足统计要求

使用无效的信息版本

是否真实业务数据;

模型M=D，I，R，W，E，S

D（Dataset）是需要进行评估的数据集

I（Indicator）数据集D上需要进行评估的指标，如完整性、准确性、一致性等

R（Rule）与评估指标相对应的规则

W（Weight）赋予规则R的权值(大于0的整数)，描述了该规则在所有规则中所占的比重。

E（Expectation）对规则R给出的期望值(介于0到100之间的实数)，是在评估之前对该规则所期望得到的结果。

S（reSult）规则R对应的最终结果(介于