܄ 

海量数据标准不一 浅谈数据治理

【数据猿导读】 随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统,数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示,只有建立了一定的数据治理体系,用户才会真正进入商业智能的时代。而数据治理能够在短期内成为业内的焦点话题,与企业对数据质量的理解和关注密切相关。

海量数据标准不一 浅谈数据治理

随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统,数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示,只有建立了一定的数据治理体系,用户才会真正进入商业智能的时代。而数据治理能够在短期内成为业内的焦点话题,与企业对数据质量的理解和关注密切相关。

挑战:海量数据,标准不一

过去的十年是企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期,这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。同时,企业内部的业务区隔或行政分化也在不断地制造着企业数据交互的断层,而企业与外部业务交互所产生的“体外循环”数据与企业的核心数据体系并不能自然地融合。当这种数据的异构化所导致的应用冲突达到一定临界点时,数据治理便成为了规范企业数据的必要步骤。

概念:管理举措,持续改善

数据治理(Data Governance),是由企业高级管理层的数据治理委员会发起并推行的,是关于如何进行整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和程序。数据治理是一套持续改善管理机制,通常包括了组织架构、政策制度、技术工具、数据标准、作业流程、监督及考核等方方面面。

数据_标准_治理-1

技术:主题众多,元数据管理先行

数据治理涉及的IT技术主题众多,包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。

根据权威数据管理研究机构TDWI对数百家国际企业的调研结果,元数据管理的重要性在全部技术主题中位列第一。

元数据管理是语义工具,其重要性在于,它能够为数据治理建立一套数据资料库,存储治理范围内的数据定义,负责人,来源,转换关系,目标,质量等级,依赖关系,安全权限等。这些信息对于商业整合,数据质量,可审计性等数据治理目标的实现至关重要。

元数据管理是实施数据治理的核心IT技术,有效的元数据管理将为数据质量、数据集成等技术的实施,以及数据治理目标的最终实现奠定坚实的基础。

数据_标准_治理-2

意义:发掘数据资产的商业价值

数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高组织数据质量,实现数据广泛共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产的商业价值。同时,数据治理将帮助组织更好的遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规,如SOX法案,Basel II协议等。良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。


来源:36大数据

声明:数据猿尊重媒体行业规范,相关内容都会注明来源与作者;转载我们原创内容时,也请务必注明“来源:数据猿”与作者名称,否则将会受到数据猿追责。

刷新相关文章

如何让隐藏在大数据背后的价值发挥出来?
如何让隐藏在大数据背后的价值发挥出来?
论一个CDO的自我修养:神秘的首席数据官究竟有哪些操作
论一个CDO的自我修养:神秘的首席数据官究竟有哪些操作
2017中国舟山大数据科技创新高端研讨会圆满举行
2017中国舟山大数据科技创新高端研讨会圆满举行

我要评论

精品栏目

[2017/07/27]

大数据24小时

More>

[2017/07/24-28]

大数据周周看

More>

[2017/07/24-28]

大数据投融资

More>

[2017/07/24-28]

大咖周语录

More>

[2017/07/24-28]

大数据周聘汇

More>

[2017/07/24-28]

每周一本书

More>

返回顶部