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面向企業級數據資產交易運營場景,助力企業實現數據資產的價值挖掘、升值和資產變現。
文|億信華辰大數據知識庫2022-06-09
隨著信息技術快速發展和深入應用,企業數據呈現出海量增長、動態變化的特征日趨顯著。過去十幾年信息化以信息系統建設為主,數據標準化和數據資源中心建設嚴重滯后,信息系統不支持跨地區、跨部門業務協同,“信息孤島/煙囪”成為信息化建設的“瓶頸”問題,信息資源不能共享。
一、何為數據治理
治為整治,關注數據質量,保障數據穩定性、準確性,合理控制數據的生命周期,降低成本。理為梳理和管理,數據的基本信息、狀態、關聯關系等,目標是搞清有哪些數據、從哪來到哪去,最終用到什么地方。
二、數據治理的意義
在數據質量國家標準《GB/T 36073-2018》數據管理能力成熟度評估模型中定義,應該從數據戰略、數據治理、數據架構、數據標準、數據生命周期、數據應用、數據質量、數據安全等八大方面進行評估。
三、大數據治理面臨的問題
雖然一些大型企業在信息化和自動化方面做得很好,但是在數據治理上仍然面臨很多問題和困難。首先是工具鏈條的缺失。企業做數據治理,效果往往不好,原因是什么呢?很多時候企業依賴人工,比如數據準備、數據標準等。其次是數據含義不清楚。雖然企業該有的數據都有,但是數據的業務含義是什么并不清楚,并且數據之間的標準也沒有。因此,企業很難把數據利用好。最后從組織架構上,企業必須得有一個數據管理部,這意味著從公司層面足夠重視。有效的組織架構是項目成功的有力保證,為了達到項目預期目標,在項目開始之前對于組織及其責任分工做出規劃是非常必要的。
四、數據治理方案設計與實施
1、標準先行,一般來說需要事先制定“數據分類及編碼標準”、“數據目錄標準”、“數據項標準”、“數據安全標準”、“數據交換共享標準”;