从技术实施角度看，数据治理包含**“理”“采”“存”“管”“用”**这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。数据采集清洗：通过可视化
随着企业数据呈指数级增长，据统计国外GDPR 执法罚款增加了 40%。而国内如火如荼的数字化转型加速开展。数据价值和数据保护成为重要课题，因此数据治理是数据驱动型企业的一项紧迫战略举措。到 2026 年，数据治理市场预估价值 52.8 亿美元，高于 2020 年的 18.1 亿美元。 一 什么是数据治理框架 要解释数据治理框架，我们必须首先定义数据治理。 数据治理是指组织如何利用其人员、流程和技术
随着信息化和数据化的发展，数据已经成为企业最为重要的资产之一。数据治理作为一种管理和保障数据质量的方法，越来越受到企业的重视。 什么是数据治理？数据治理是一种管理和保障数据质量的方法。数据治理的主要目的是确保数据的可靠性、准确性、一致性、完整性、安全性以及合规性。数据治理包括数据的收集、存储、加工、使用和维护等全生命周期的管理。数据治理的核心是建立一个有效的数据治理架构。数据治理架
什么是数据治理？企业为什么要做数据治理？数据治理是用做建立有效管理企业数据的战略、目标和策略的组织框架。它由管理和确保数据的可获得性、可用性、完整性、一致性、可审计性和安全性所需的流程、策略、组织和技术组成。由于数据治理过程需要数据战略、标准、政策和沟通的相互作用，因此它与数据管理具有协同关系，数据治理为数据管理提供了一个框架，使其与业务优先级和利益相关方保持一致。数据治理这项工作一直都是存在的，
什么是数据治理 数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对
文章目录引言数据集成 - 实时日志数据治理 - 元模型数据治理 - 元数据采集数据治理 - 元数据管理结语 引言数睿通 2.0 目前基本完成了数据集成，数据开发，数据服务三大模块，初步具备了拉数，造数，供数的能力。因为平台相关人员都是兼职开发，并非全职，所以进度没有那么快，这点希望大家可以理解。3 月份主要是完善了一下数据集成，添加了实时日志的展示，同时开发了数据治理模块 — 元数据的相关功能，
在阅读本文之前，你需要了解：所谓数据模型所谓数据质量那些年，我们一起踩过的坑大数据时代，数据成为社会和组织...
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2021-06-12 00:11:25
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文章目录01 引言02 为何需要数据治理？2.1 数据治理定义2.2 何为数据治理？03 数据治理设计3.1 数据规则3.1.1 标准3.1.2 模型3.2 数据处理中间层3.2.1 元数据3.2.2 主数据3.3 数据共享04 文末01 引言在之前的一篇博客《细谈数据仓库》我大致讲解了为何需要数据仓库？数据仓库的概念以及分层等。与数据仓库紧密相关联的概念就是 “数据治理” 了,也就是本文要讲的内容。在讲解数据治理前，需要了解一下相关的概念，这里先贴出来 （可以先跳过）：元数据（Metadata
原创
2022-03-25 14:00:28
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数据治理涉及的领域众多，是一项长期的持续性工作，各个阶段有不同的目标和关注点。启动企业级数据治理时，我们应该如何去架构数据治理体系？这其实是与企业本身的情况密切相关。 我国数据治理水平参差有别，由于企业业务形态不同，监管要求也不同，大多处于基本管理的初级阶段，平均水平与数据治理领域领先的个别企业存在较大差距。针对公司处于规模扩张期、业务条线众多、业务复杂度持续增加这一现状，为启动企业级数
定义DAMA认为，数据治理是数据管理的一部分。不管是DMBOK，还是DCMM，都把“数据管理”放在最外面，其中包含一个“数据治理”领域。在这个层面，数据管理（名词）远大于数据治理（动词）。这个是毫无疑义的。其中的“数据管理 data management”是名词，是管理学科在数据领域的细分领域，和新华字典中的“负责某项工作使顺利进行”语义接近。这个语境自然得统领全局，包罗万象。 而数据治理就是一个
数据治理是个大话题，包含的环节也非常多，从数据集成、数据质量、数据资产、数据安全、数据标准各个环节。数据治理最近越来越受到企业的关注，为什么越来越多的企业开始进行数据治理呢？因为他们开始意识到了数据治理的价值。本质上来讲数据治理的价值就是降本增效、控质提安、赋能决策，治理的收益有很多，但是要知道的是上面
数据整理——大数据治理的关键技术杜小勇1,2, 陈跃国1,2, 范举1,2, 卢卫1,21. 中国人民大学信息学院，北京 100872；2. 数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学），北京 100872摘要：数据是政府、企业和机构的重要资源。数据治理关注数据资源有效利用的众多方面，如数据资产确权、数据管理、数据开放共享、数据隐私保护等。从
如果管理得当，数据可以成为组织最有价值的资产，帮助组织保持竞争力和敏捷性，主动满足客户需求，并控制成本。各种规模的组织都在努力将数据作为资产进行管理，以便在多个软件应用程序和系统、业务流程以及整个组织的用户之间共享和重用。这需要为数据的使用、开发和管理建立标准、策略和流程。创建正确的组织结构和开发技术基础设施来支持数据治理也是至关重要的。一、引言尽管数据的价值没有体现在资产负债表上，但
目录01数据治理、数据管理与数据管控02系统架构、应用架构和数据架构03数据标准、数据模型、数据资产、数据分布04数据仓库、数据湖与数据中台05数据中台是什么，不是什么，为什么06结语 01数据治理、数据管理与数据管控在日常工作中，数据“治理”、“管理”和“管控”常常被“混搭”。这种混搭，在不同的文件、报告、沟通层面，可能造成对数据工作的歧义，具体到谁来做、做什么、怎么做，特别需要概念层面澄清。
数据治理1. 什么是数据治理数据治理的定义数据治理的定义：
数据治理是一种组织数据、规范数据、管理数据的过程，旨在确保数据的质量、可靠性、可用性和安全性。它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和共享等方面，是企业数据管理的重要组成部分。数据治理旨在确保企业数据的一致性、准确性和可信度，从而帮助企业做出更好的决策，提高业务效率和竞争力。数据治理的目的- 数据治理的目的：确保数据的准确性和一致性，
数据治理是当今快速发展且竞争激烈的企业环境中的一项要求。既然企业有机会捕获大量不同的内部和外部数据，那么他们需要一个纪律来最大化其价值、管理风险并降低成本。
原创
2021-06-11 11:10:48
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在当前的计算机技术和互联网应用技术的发展浪潮之下，很多传统的线下物质资料记录存储方式逐步转移到了计算机设备(包含手机、平板、手环等)或者线上存储中，这种新的记录方式、无处不在的互联网应用和硬盘技术的发展，使得在计算机介质中生产、存储的个人数据规模变得越来越大。而且在企业数据的重要性越来越被得到认知从而出现“数据治理”这一概念的大背景下，个人数据也需要进行“数据治理”，从而提升我们生活的便捷性，享受
数据治理(DataGovernance)，是企业数据治理部门发起并推行的，关于如何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。数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程、监督及考核等内容。“数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科，目前业界对它的定义还不完全一样。”数据治理涉及的
目录数据治理统一流程参考模型为什么要治理数据质量层次不齐数据交换和共享困难缺乏有效的管理机制存在数据安全隐患发现问题严重滞后影响不清晰DMBOK的数据治理框架数仓治理治理的分类粗治理细治理数据源治理数据源管理数据源监控数据同步数仓模型治理数据划分及命名空间约定常规表的命名中间表统一指标和字段命名公共处理逻辑下沉及单一核心模型与扩展模型分离层次调用约定组合原则数据拆分核心表数据冗余sql 规范任务注
