梨花雨涼

2023-02-03

數據治理是一套持續改善企業數據管理機制，通常包括了數據架構組織、數據模型、政策及體系制定、技術工具、數據標準、數據質量、影響度分析、作業流程、監督及考核等內容。從技術角度來看，數據治理涉及的IT技術主題包括元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全多產品組成的一整套解決方案。

元數據：采集匯總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力。

數據標準：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，并通過標準評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性。

數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控并揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議。

數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用于問題數據的修正，也可以用于為數據應用提供可靠的數據模型。

主數據：幫助企業創建并維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，優化企業數據管理工作，統一商業實體定義，簡化改進商業流程并提高業務的響應速度。

數據資產：匯集企業所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為企業數據管理提供決策依據，滲帶中提升數據資產的價值。

數據交換：用于實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率。

數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。

生命周期：管理數據生命周期，建立數據自動歸檔和銷毀，全面監控展現數據的生命過程。