智能數據治理平臺

睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

在線免費試用 DEMO體驗視頻介紹

睿治智能數據治理平臺

IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理的過程框架及架構階段要點

時間：2023-07-12來源：治愈信箱瀏覽數：309次

過程架構

數據治理的任務可分解成為5個階段，即架構階段、主數據治理階段、業務數據治理階段、分析數據治理階段、優化治理階段。每個階段都包含分析、設計、執行、評估4個基本環節，循環迭代，推動階段任務的達成。如下圖所示：

數據治理過程架構
上述過程框架可根據企業的整體戰略和治理目標進行靈活剪裁，以滿足不同企業數據治理的不同要求。其中架構階段和主數據治理階段是數據治理的基礎，一般企業實施數據治理項目均需從架構和主數據治理開始，而業務數據治理階段、分析數據治理階段、優化治理階段則可根據需要靈活選擇。
確定治理目標和范圍：首先需要明確數據治理的目標和范圍。確定數據治理的目標可以幫助組織明確需要進行數據治理的具體目的，范圍的確定則可以幫助組織確定數據治理的邊界，以便更好地進行規劃和實施。
數據識別和分類：在數據治理過程中，需要對組織的數據進行識別和分類。數據識別是指對組織現有的數據進行清點和分析，明確各種類型的數據資源；數據分類是指將數據根據其特性和用途進行分類，以便更好地進行管理和利用。
數據質量評估和管理：在數據治理過程中，需要進行數據質量評估和管理。數據質量評估是指對組織的數據進行質量檢查和評估，發現和修復數據質量問題；數據質量管理是指對數據質量進行持續監控和改進，確保數據的準確性、完整性、一致性和時效性。
數據規范和標準化：在數據治理過程中，需要制定數據規范和標準，以確保數據的一致性和有效性。數據規范是指對數據的格式、內容、命名規則等進行規范化，以便更好地進行數據管理和應用；數據標準化是指對數據的定義、分類、管理等進行統一化，以便更好地進行數據協作和共享。
數據訪問和安全管理：在數據治理過程中，需要進行數據訪問和安全管理。數據訪問是指對數據的權限和控制進行管理，確保數據的合法和安全的訪問；數據安全管理是指對數據進行加密、備份、災備等安全措施，以確保數據的機密性和可用性。
數據生命周期管理：在數據治理過程中，需要進行數據生命周期管理。數據生命周期管理是指對數據從創建到銷毀的整個過程進行管理，包括數據的收集、存儲、處理、分析和共享等階段，以確保數據的有效管理和利用。

監控和改進：在數據治理過程中，需要進行數據治理的監控和改進。監控數據治理過程可以幫助組織及時發現和解決問題，改進數據治理過程可以幫助組織提高數據治理的效果和效率。監控和改進數據治理過程需要建立相應的指標和評估方法，并結合實際情況進行分析和改進。

架構階段

架構階段是數據治理的準備階段。架構階段通過現狀調研和需求分析，識別業務問題和實施風險，完成數據治理的整體規劃和體系設計。同時，獲得高層支持，創建數據治理管理組織，并完成管理成熟度的評估。架構階段的主要任務及其要點如下圖所示：

（部分內容來源網絡，如有侵權請聯系刪除）

立即申請數據分析/數據治理產品免費試用我要試用

上一篇：數據資產目錄構建方法與步驟...

下一篇：2023年數字化轉型指數報告...