数据治理系列(总)

本文深入探讨企业数据治理现状、定义、重要性及其治理框架。揭示了数据治理在解决数据质量问题、消除信息孤岛、确保数据安全等方面的关键作用。通过数据治理的10个职能域,阐述了数据治理的组织、标准、流程和技术体系。并介绍了数据治理工具的功能,如元数据、数据标准、质量、安全和生命周期管理等,以助力企业提升数据资产价值。

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        数据治理(Data Governance)作为数据管理的其中一个核心职能,是对数据资产管理行驶权力和控制的活动集合(规划、执行和监控),指导和其它数据管理职能如何执行,在高层次上执行数据管理制度。

前言:企业数据治理现状

        过去的10多年间,企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期,但大多数企业最初没有对数据架构重视,导致企业海量的、分散在不同角落,企业无法从统一的业务视角去概览整个企业内部的数据信息。暴露出来的只是一个个独立的系统,系统与系统之间的关系、标准数据从哪里获取都无从知晓原因二。传统企业的数据资产问题归根到底是由于企业中对企业数据缺少统一而有力的组织、制度、流程的管控,引起的“数据孤岛”问题。这些数据问题包括:

  • 已存在系统,有哪些关键业务数据?它们在哪里?
  • 关键业务数据在不同系统的业务定义?它们的数据结构是怎样?
  • 数据实体所有者是谁?谁做过修改或变更
  • 同一实体在不同系统中的命名规则及其他属性一致?
  • 同一实体与本系统或其他系统对象是否存在依赖关系
  • 报表的指标值怎么算出来的?原始数据从哪</
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