如题，今天要聊得这个话题，包含了四个“治理”。
先上一张图：
看完这张图你有什么想法，这张图说明了什么？
它是在描述公司治理、IT治理、数仓治理和数据治理的关系吗？
如果这张图是在描述四个“治理”之间的层次结构，那你认为哪一个结构是正确的呢？
如果您是企业的高管，您会选择哪个结构，来实施“治理”呢？
01
数据治理 VS 公司治理
数据治理与公司治理的关系
公司治理是指通过一整套包括正式或非正
转载
2021-06-15 18:04:41
783阅读
流量治理 Istio的流量路由规则使运维人员可以轻松控制服务之间的流量和API调用 Istio简化
原创
2022-10-24 11:18:53
351阅读
要真正把数据作为企业有价值的资产来管理，就必须像管理财务、人力资源等业务功能一样进行数据治理。财务功能由多个核心业务流程组成，如应付账款、应收账款、工资和财务计划等。那么，要把数据治理当作业务功能来管理，数据治理的核心业务流程有哪些呢？我用以下图表说明数据治理和管理工作的主要业务流程，当然包括预期的数据清洗、修复、屏蔽、保护、协调、升级以及审定数据差异、政策和标准这些流程。二十多个不同的流程可
转载
2023-09-25 10:36:36
175阅读
某君请领导吃饭，领导婉拒。他本想回“好的”。却回成了“妈的”。结果，他失业时才五十多岁！
原创
2022-09-02 22:10:59
343阅读
一、什么是数据治理维基百科 数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。国际数据管理协会（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。国际数据治理研究所（DGI） 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
原创
2022-03-24 15:33:52
1386阅读
8种方法，分别是：顶层设计法、技术推动法、应用牵引法、标准先行法、监管驱动法、质量管控法、利益驱动法、项目建设法。事先声明，这些方法论都是向各位大佬学习来的，也有部分是项目中实操得来的，并非老彭原创。01顶层设计法顾名思义，顶层设计法就是先做一个数据治理顶层设计的规划，然后按照规划执行即可。做过咨询的彭友都知道，顶层设计、战略咨询都会根据战略目标拆解KPI，然后设立对应的支撑项目，并且根据优先级别
转载
2023-08-30 11:28:55
268阅读
数据治理功能方面数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。一、主数据管理主数据（Master Data
原创
2022-05-09 15:06:43
685阅读
本文主要介绍了数据治理系统的建设。数据治理对企业至关重要，其动因包括应对数据爆炸增长、提升内部管理效率、支撑复杂业务需求、加强风险防控与合规管理以及实现数字化转型战略。其核心目的是提升数据质量、统一数据标准、优化数据资产管理、支撑业务发展和提升系统效率与稳定性。数据治理的终极目标是实现数据资产化、数据驱动决策、数据价值变现和形成企业级数据中台。一个完整的数据治理方案通常包含组织与职责建设、数据标准体系建设等关键组成部分。
《数据治理--工业企业数字化转型之道》1. 数据治理体系以数据管控为核心，统领10大数据治理领域：数据战略、数据架构、主数据管理、源数据管理、数据指标管理、时序数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据交换与服务、数据开发与共享。2. 数据治理的工作流程可以归纳并划分为4个核心流程，包括定义、发现、实施、衡量与监测。定义：*业务背景；*数据标准；*数据分级；*数据关系；*数据治
转载
2023-11-03 15:41:20
137阅读
数据治理的本质是组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理。1.数据治理的本质 可用性指数据可用、可信且有质量保证，不会因为分析结果的准确性造成偏差，从业者可以放心地根据数据结果做业务决策；完整性分为两个方面，一方面指数据需覆盖各类数据应用的需要，另一方面指不会因为数据治理没有到位而造成数据资产的流失，也即影响数据资产的积累，这也是神策数据在创业伊始便开展私有化部署的原因；安全性指治理和分享过程
转载
2024-08-10 11:18:44
85阅读
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急
转载
2023-06-04 08:18:19
169阅读
随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为新一代的元数据管理平台，Datahub在近一年的时间里发展迅猛，大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。国内Datahub的资料非常少，大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台，但可参考的资料太少。所以整理了这份文档供大家学习使用。 本文档基于Datahub最新的0.8.20版本，整理自部分官网内容，各种博
数据治理这项工作一直都是存在的，和数据库设计的三范式一样都是为了数据的管理。数据治理是一整套完整的组织、制度、技术管理行为。我们可以将大数据治理定义：大数据治是广义信息化治理计划的一部分，即制定与大数据有关的管理优化、数据保护、数据变现的政策。它的发起背景多数是由于公司战略政策和业务日益变大的数据需求和要求所产生的。我所在的公司，当业务经历粗放式增长后，原有的模式已不能带动业务的增长，
转载
2024-04-24 22:25:35
56阅读
开源数据治理 在关于开源项目和社区治理的许多讨论中，人们倾向于关注活动或资源，例如“为项目发言”或“网络域所有权”。 尽管记录这些事情很有用，但它们并不是真正的治理问题。 另外，其他人则专门关注技术问题，例如选举规则，行为守则和发布程序。 尽管这些可能是治理的工具，但它们本身并不是治理。 那么开源项目治理到底是什么？ 简而言之，治理是项目的规则或习惯，由它决定谁去做或应该去做，应该如何去做以及
转载
2024-02-28 17:11:08
75阅读
毛主席说：“研究任何过程，如果是存在着两个以上矛盾的复杂过程的话，就要用全力找出它的主要矛盾，捉住了这个主要矛盾，一切问题就迎刃而解了。”
转载
2021-07-02 14:29:04
836阅读
全网最全大数据面试提升手册！01背景小文件是如何产生的：日常任务及动态分区插入数据（使用的Spark2 MapReduce引擎），产生大量的p，一个...
转载
2024-05-24 10:58:13
67阅读
为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。真实的情况是公司有了海量的数据，如果不能够保证一定的数据质量不但不能够解决问题，反而还会制造更多的麻烦，例如：企业数据标准、命名规则不一致、企业数据口径不一致（数据统计结果不一致）、统计结果重要数据缺失等，以上问题都会给企业的经营管理和市场洞察带来极大
原创
2022-05-14 16:08:37
719阅读
点赞
