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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理方案落地的5步必經之路

時間：2021-11-05來源：知乎瀏覽數：640次

數據治理是所有數據應用的根基，數據治理做的不好直接影響所有數據應用的價值。數據應用做得越深入，所需數據就會更多，對數據質量也會有更高的要求。而企業的數據治理做得越好，數據的質量也就越高。

數據治理的對象包括數據、開發過程、管理過程、系統和組織。數據治理是通過一套完整的管理行為，將關聯方形成有序的工作來實現目標。現在我們來看看數據治理的框架：

數據管理的范圍通常包括：數據安全、數據開發、數據質量、元數據管理、數據價值等模塊。根據企業數據治理目標的不同，企業采用的方法和路徑也不同。但對于大多數企業來說，以下五個步驟是實施數據治理方案的必由之路，快速學習！

1.數據匯總，梳理編目
建立匯總處理機制，匯總自然資源中包含的一系列數據。提供跨網絡跨數據庫的數據交換工具，關聯原始數據源，提取所需數據并落入核心數據庫。匯總后，形成統一的數據市場，以服務的形式共享數據資源。并對現有數據進行梳理和編目，對每個數據進行梳理后賦予唯一的數據地址，方便后續在系統中查找所需數據。

2.構建數據評價體系，注重應用反饋評價
梳理數據評價主題，構建數據評價規則和模型，形成數據評價體系。畫像和聚焦數據，評估每個業務場景需要哪些數據支持。以業務應用程序的數據支持要求為導向，收集不同角色用戶的數據使用反饋，了解數據的使用和可能的優化方向，分析和評估業務閉環中的數據支持。

3.構建元數據系統和數據標簽
建立基本數據描述、數據質量描述、數據分類描述、其他擴展描述等維度的元數據標準體系。使用元數據描述數據可以讓每個使用數據的人清楚地了解數據的時間、空間、來源、格式等信息。結合元數據標準，對數據進行標簽處理，即對數據內容形成畫像。在此基礎上，利用機器自動檢查現有數據，包括圖形、空間、時間、邏輯一致性和冗余清洗。

4.梳理數據應用框架，構建指標模型系統
梳理數據應用框架，澄清數據之間的關聯，明確各種數據的治理方向，形成數據應用清單。利用可視化數據模型定制工具和數據模型發布管理工具，將數據模型固化并落入系統，實現模型管理。

5.構建全方位數據運營機，建立業務數據雙向互動機制
基于業務構建數據生命周期，建立可持續、全面的數據運行機制。數據系統運行機制的核心最終是實現與業務數據相關的模型，通過相關模型建立業務和數據之間的雙向互動機制，以數據為導向完成業務的關鍵環節。

做好數據治理，可以挖掘出有價值的數據，從而促進業務發展，最終達到盈利的目的。數據治理還需要系統的數據治理工具來實現數據的處理過程。

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