数据治理

大数据治理统一流程

 

  • 定义业务问题

数据治理计划失败的主要原因是,他们无法识别实际的业务问题,组织急需围绕一个特定的业务问题,定义数据治理计划的初始范围,一旦数据治理计划开始解决已识别的问题,业务职能部门将给予支持并将范围扩展到更多区域.

 

  • 获取高层支持

得到关键IT和业务高层对数据治理计划的支持很重要.获得此支持的最佳方式是以业务案例和”快捷区域”的形式建立价值.与任何重要的计划一样,组织需要任命数据治理的整体负责人,无论该工作分配给哪位负责人,该负责人都必须再高层评分中足够高,以确保数据治理计划能顺利进行.

 

  • 执行成熟度评估

每个组织需要对其数据治理成熟度执行一项评估,最好每年执行一次.数据治理组织需要评估其当前的成熟度水平和未来成熟度水平,通常时间为12-18个月后,此时间设置条件为:该时间必须长到足够生成结果,短到确保关键利益相关者的持续支持.

 

  • 创建路线图

数据治理组织需要开发一个路线图,来填补数据治理成熟度类别的当前状态之间的空白,例如:数据治理组织可以检查”照管”的成熟度空白,确定企业需要任命数据照管人来专门负责目标主题区域,比如客户,供应商和产品.

 

  • 建立组织蓝图

数据治理组织需要建立一种章程来治理其操作,确保它拥有足够的成熟度在关键形势下担当决胜者.数据治理组织最好在一种3层格式下操作.顶层是数据治理委员会,它由企业资产的关键职能和业务领导组成,中间层是数据治理工作组,它由经常会面的中层经理组成.最后一层由数据照管社区组成,它负责每天的数据质量.

 

  • 创建数据字典

业务词汇的有效管理可帮助确保相同的描述性语言适用于整个组织.数据字典或业务术语库是一个存储库,包含关键词汇的定义.它用于在组织的技术和业务端之间实现一致性.一旦实现,数据字典可应用到整个组织,确保业务词汇通过元数据与技术词汇相关联,而且组织拥有单一,共同的理解.

 

  • 理解数据

如今很少有应用程序是独立存在的,它们由系统和”系统的系统”组成,包含散落在企业各个角落却已被整合或至少相互关联的应用程序和数据库.关系数据库模型实际上令情况更糟糕,它使业务实体的存储分散化,数据治理团队需要发现整个企业中关键的数据关系.数据查询时可能涉及简单但难以发现的关系.以及企业IT系统内的敏感数据.

 

  • 创建元数据存储库

元数据是描述数据的数据,它是有关数据属性的信息.在查询阶段,数据治理计划将从数据字典生成大量业务元数据和大量技术元数据,此元数据需要存储在一个存储库中,保证它可以在多个项目之间共享和利用

 

  • 定义度量指标

数据治理需要拥有合理的指标来度量和跟踪进度,数据治理团队必须认识到在度量某个东西时,其性能就会改进.因此,数据治理团队必须挑选一些关键性能指标(KPI)来度量计划的持续性能,例如:一家银行评估行业的整体信贷风险,数据治理计划可以选择空的标准行业分类(SIC)代码的百分比作为KPI,跟踪风险管理信息的质量.

 

  • 治理主数据

企业内最具有价值的信息统称为主数据.主数据常常是重复的并分散在整个企业各种业务流程中,系统和应用程序中,治理主数据是一种持续的实践,其中业务领导为实现业务目标而定义准则,策略,流程,业务规则和度量指标,管理主数据质量,与主数据相关的挑战困扰着大部分组织,同时,修复问题时所需的业务支持水平也不能轻松获得,因此,论证对主数据计划的合理性投资很重要,大部分数据治理计划会围绕数据照管,数据质量,主数据和合规性问题进行处理.

 

大数据治理重点.

  • 数据安全

通过采用各种技术和管理措施,使网络系统正常运行,从而确保网络数据的可用性、完整性和保密性。一是数据本身的安全,主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等,二是数据防护的安全,主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全,数据安全是一种主动的包含措施,数据本身的安全必须基于可靠的加密算法与安全体系,主要是有对称算法与公开密钥密码体系两种。

 

  • 元数据管理

       元数据管理包括业务词汇表的发展,数据元素和实体的定义,业务规则和算法以及数据特征。最基础的管理是管理业务元数据的收集、组织和维持。对技术型元数据的应用对主数据管理和数据治理项目的成功至关重要。

 

  • 数据质量

       数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系,高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量,企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据

 

  • 业务流程

       业务流程,是为达到特定的价值目标而由不同的人分别共同完成的一系列活动。活动之间不仅有严格的先后顺序限定,而且活动的内容、方式、责任等也都必须有明确的安排和界定,以使不同活动在不同岗位角色之间进行转手交接成为可能。活动与活动之间在时间和空间上的转移可以有较大的跨度。而狭义的业务流程,则认为它仅仅是与客户价值的满足相联系的一系列活动。

 

  • 主数据管理

       主数据管理的关键就是“管理”。主数据管理不会创建新的数据或新的数据纵向结构。相反,它提供了一种方法,使企业能够有效地管理存储在分布系统中的数据。主数据管理使用现有的系统,它从这些系统中获取最新信息,并提供了先进的技术和流程,用于自动、准确、及时地分发和分析整个企业中的数据,并对数据进行验证。

 

  • 数据标准

数据标准化(data standardization),指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。

 

  • 数据生命周期

       需要根据具体业务,以及客户需求保存数据多长时间。

 

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