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1，什么是數據治理
2，什么是數據治理
3，什么是數據治理

1，什么是數據治理

數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。　　數據治理的全過程　　數據治理其實是一種體系，是一個關注于信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似于監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、后端業務數據庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合

什么是數據治理

2，什么是數據治理

什么是數據治理？數據治理是流程、角色、政策、標準和指標的集合，可確保有效和高效地使用信息，使組織能夠實現其目標。它建立了流程和職責，以確保整個企業或組織中使用的數據的質量和安全性。數據治理定義了誰可以對什么數據、在什么情況下、使用什么方法采取什么行動。精心設計的數據治理策略對于任何處理大數據的組織來說都是基礎，它將解釋業務如何從一致、通用的流程和職責中受益。業務驅動因素強調在數據治理策略中需要謹慎控制哪些數據以及從這項工作中獲得的預期收益。此策略將成為數據治理框架的基礎。例如，如果數據治理策略的業務驅動因素是確保醫療保健相關數據的隱私，則需要在患者數據流經業務時對其進行安全管理。將定義保留要求（例如，誰更改了哪些信息以及何時更改的歷史記錄）以確保符合相關政府要求，例如GDPR。數據治理可確保明確定義與數據相關的角色，并在整個企業內就責任和問責制達成一致。精心規劃的數據治理框架涵蓋戰略、戰術和運營角色和職責。數據治理不是什么數據治理經常與其他密切相關的術語和概念混淆，包括數據管理和主數據管理。數據治理不是數據管理數據管理是指對組織全數據生命周期需求的管理。數據治理是數據管理的核心組成部分，將其他九個學科聯系在一起，例如數據質量、參考和主數據管理、數據安全、數據庫操作、元數據管理和數據倉庫。數據治理不是主數據管理主數據管理 (MDM) 側重于識別組織的關鍵實體，然后提高這些數據的質量。它確保擁有有關客戶、供應商、服務提供者等關鍵實體的最完整和準確的可用信息。由于這些實體在整個組織中共享，因此主數據管理是將這些實體的碎片化視圖整合到一個視圖中——超越數據治理的紀律。但是，沒有適當的治理就沒有成功的 MDM。例如，數據治理計劃將定義主數據模型（客戶、產品等的定義是什么），詳細說明數據的保留策略，并定義數據創作、數據管理和訪問的角色和職責. 數據治理不是數據管理數據治理可確保為合適的人員分配合適的數據職責。數據管理是指為確保數據準確、可控且易于被相關方發現和處理的必要活動。數據治理主要是關于戰略、角色、組織和政策，而數據管理則是關于執行和運營。數據管理員負責數據資產，確保實際數據與數據治理計劃一致，與其他數據資產相關聯，并在數據質量、合規性或安全性方面受到控制。數據治理的好處有效的數據治理策略可為組織帶來許多好處，包括：對數據的共同理解——數據治理為數據提供了一致的視圖和通用術語，同時各個業務部門保留了適當的靈活性。提高數據質量——數據治理創建了一個確保數據準確性、完整性和一致性的計劃。數據地圖——數據治理提供了一種高級能力來了解與關鍵實體相關的所有數據的位置，這對于就像GPS可以代表物理景觀并幫助人們在未知景觀中找到方向一樣，數據治理使數據資產變得可用并且更容易與業務成果聯系起來。每個客戶和其他業務實體的360 度視圖——數據治理建立了一個框架，以便組織可以就關鍵業務實體的“單一版本真相”達成一致，并在實體和業務活動之間建立適當的一致性級別。一致的合規性— 數據治理提供了一個平臺來滿足政府法規的要求，例如數據安全法、個人信息保護法歐盟通用數據保護條例 (GDPR)和行業要求，例如 PCI DSS（支付卡行業數據安全標準）。改進數據管理——數據治理將人的維度帶入高度自動化、數據驅動的世界。它建立了數據管理的行為準則和最佳實踐，確保傳統數據和技術領域（包括法律、安全和合規等領域）以外的問題和需求得到一致解決。

什么是數據治理

3，什么是數據治理

什么是數據治理數據治理是逐步實現數據價值的過程，具體來說，數據治理是指將零散的用戶數據通過采集、傳輸、儲存等一系列標準化的流程變成格式規范、結構統一的數據，并有嚴格和規范的綜合數據管控;對這些標準化的數據進行進一步加工分析成為具有指導意義的業務監控報表、業務監控模型以幫助業務進行輔助決策。在數據治理流程當中，涉及到了前端業務系統，后端業務數據庫系統再到業務終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭，形成的一個閉環負反饋系統?。同樣地，在數據治理流程當中，我們也需要一套標準化的規范來指導數據的采集、傳輸、儲存以及應用。數據治理流程數據治理流程是從數據規劃、數據采集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程也是標準化流程9的構建過程。根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即“理”、“采”、“存”、“用”。1.理:梳理業務流程，規劃數據資源對于企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要采集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪里，如何放，以什么樣的方式放?這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、后端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。2.采:ETL采集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值前后端將采集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、加載(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。3.存:大數據高性能存儲及管理這么多的業務數據存在哪里?這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統里面將數據進行分門別類放到其對應的庫里面，為后續的管理及使用提供最大的便利。4.用:即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測。數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢，分析，監控做鋪墊。這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標準化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立，業務問題的分析，其至是模型的預測。數據治理包括哪幾個方面？數據治理是一套持續改善管理機制，通常包括了數據架構組織、數據模型、政策及體系制定、技術工具、數據標準、數據質量、影響度分析、作業流程、監督及考核等內容。從技術角度來看，數據治理涉及的IT技術主題包括元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全多產品組成的一整套解決方案。元數據：采集匯總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力。數據標準：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，并通過標準評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性。數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控并揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議。數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用于問題數據的修正，也可以用于為數據應用提供可靠的數據模型。主數據：幫助企業創建并維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，統一商業實體定義，簡化改進商業流程并提高業務的響應速度。數據資產：匯集企業所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為管理員提供決策依據，提升數據資產的價值。數據交換：用于實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率。數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。生命周期：管理數據生命周期，建立數據自動歸檔和銷毀，全面監控展現數據的生命過程。

什么是數據治理