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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理管理領域的協同與融合

時間：2023-10-08來源：互聯網瀏覽數：245次

數據治理的各個管理領域之間產生了協同作用，形成了一種協同力量。在構建數據治理體系時，不能僅單獨建立一個管理領域，而是需要將各個相關領域的能力組合在一起。DAMA的10個領域規劃是有明確目的的，特別是在企業從零開始構建數據治理體系時，需要根據企業需求來定制選擇管理領域，并將它們打造成協同工作的組合，以形成有效的數據治理體系。

其中一個關鍵點是建立能夠實現端到端一體化管控的平臺，涵蓋了模型設計、元數據管理、研發實施、質量監控、安全管理、數據服務等數據全生命周期的實施。

數據標準的落地
在對數據資源進行清洗和加工以實現資產化后，會形成基礎數據標準、指標數據標準和標簽數據標準。為了將這些數據標準落實到實際操作中，需要與元數據相結合，包括業務元數據、技術元數據和管理元數據等。

新項目涉及到數據標準時，需要注冊新的元數據。通過關聯元數據和數據標準的過程來實現數據標準的落地。

保障數據標準有效執行
數據質量規則的核心依據是數據標準。為了確保數據標準的執行，需要通過數據質量檢查來監控。數據標準、元數據和數據質量之間存在緊密關系，每個數據質量規則都應與字段和元數據相關聯。對于新增數據，需要從源頭上保證數據標準的有效執行。

一種常用的方法是使用數據模型，將數據標準與物理模型相連接并實現落地，同時數據標準也作為輸出，支持數據模型的構建。

數據模型、數據標準和數據安全之間的關系
數據標準的關鍵理念之一是數據的分類和分級。這些分類規則可以用于數據分類和分析，并用于數據安全。

在數據安全方面，一些企業最初進行數據治理時，是通過元數據和主數據管理來實現的。主數據是高價值數據的核心，數據標準通過體系支持主數據。主數據在實際應用中對數據標準的使用進行反饋和優化。

數據治理與數據管理領域之間的關系是數據模型、數據標準等輸出一些技術標準，供數據模型和數據架構管理使用。

數據應用與服務
在構建完數據架構、數據標準、數據質量和數據安全之后，需要輸出能力以支持數據應用和數據服務。

數據應用的第一步是數據需求管理，其目的是促進數據共享并確保數據需求遵循規范。數據需求管理需要不斷適應規范，同時數據服務也需要適應需求，形成一個持續循環。最終目標是實現統一管理的輸出。

總結來說，從戰略到底層平臺支持，元數據、數據標準、數據質量、數據模型、數據安全、數據應用與服務等各個管理領域的核心點都是構建全面數據治理體系的關鍵。

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