数据治理入门基础知识?
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理是一种数据管理概念,涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。一个数据管家是确保数据治理流程遵循,指导执行,并建议改进数据治理流程的作用。
数据治理工作要求?
1.提高全面思想认识
毋庸置疑,数据是企业的宝贵资产,各企业已经意识到数据质量的重要性,但是并没有将数据治理提到战略高度,信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。数据治理是一个系统工程,需要管理层、系统开发人员、系统使用人员、系统维护人员多方协作才能进行。
2.成立数据治理组织
健全的数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础,数据治理组织应包括管理人员、业务人员和技术人员,缺一不可。数据治理组织可以设置三种角色,数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组。
3.建立数据标准体系
一般来说,信息化建设应遵循标准先行的原则,在应用系统建设初期就应该制定企业内部数据标准体系,保证各业务部门、各业务系统使用相同的数据标准,提高部门间、系统间数据共享能力,避免形成信息孤岛。
如何有效的进行数据治理和数据管控?
1.建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一,部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况,导致部门间数据交换,数据共享比较困难。建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理,消除各部门间的数据壁垒,方便数据的共享,另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。
2.提高数据质量。电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性,通讯设备和环境因素的影响较大,导致存在大量的空值和垃圾数据。可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查,找出有问题的数据,通过数据清洗,问题整改,例外排查等一系列手段提高数据质量;另外还可以通过出具数据质检报告,数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。
3.数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理,提供全生命周期的管理和数据安全保障。并可将数据资产进行分类和编目,方便数据的展示和数据共享,同时也为数据分析和数据挖掘(电力需求预测、电力系统优化等)打好基础。亿信睿治是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全,能够为企业提供一站式解决方案,从而打通数据治理全流程。从而完成企业对于数据治理的要求
数据治理四个保障机制?
数据治理的四个保障机制:
一、组织机构
数据治理项目涉及范围广,牵扯到不同的业务部门、信息部门和应用系统,需要协调好各方关系,目标一致、通力协作才能保证项目的成功,而有效的组织机构是项目成功的有力保证。
二、角色分工
在数据治理的实践中,“确权、定责”非常关键,是避免后续部门之间,相互推诿、扯皮的重要措施。
在确定了企业数据治理的组织机构框架后,就需要对每个角色的权责进行明确。
三、数据标准规范
数据标准规范是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系,是通过这套体系的推广,应用统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换、编码等实现数据的标准化。
数据标准规范包括:业务术语描述、数据模型标准、主数据和参照数据标准、指标数据标准等。
通过对数据标准化定义和描述,解决数据不一致、不完整、不准确等问题,消除数据的二义性,使得数据在企业有一个全局的定义,减少了各部门、各系统的沟通成本,提升企业业务处理的效率。
四、管理制度与流程
数据管理规范是数据治理成功落地的保障,管理规范包含:数据管理流程、数据管理制度、数据监督考核制度。
数据治理体系框架几横几纵?
大数据平台架构的层次划分没啥标准,以前笔者曾经做过大数据应用规划,也是非常纠结,因为应用的分类也是横纵交错,后来还是觉得体现一个“能用”原则,清晰且容易理解,能指导建设,这里将大数据平台划分为“五横一纵”。