一本书讲透数据治理学习总结——第一章

"3877“道法数器核心内容与“66”补充

3个战略机制

• 数据战略

• 组织机制

• 数据文化

目的：帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制

8项关键举措

• 理先状与定目标

• 能力成熟度评估

• 路线图规划

• 保障体系建设

• 技术体系建设

• 策略执行与监控

• 绩效考核

• 畅销运营

7种技术能力

• 数据梳理与建模

• 元数据管理

• 数据标准管理

• 主数据管理

• 数据质量管理

• 数据安全治理

• 数据集成与共享

7个治理工具

• 数据模型管理工具

• 元数据管理工具

• 数据标准管理工具

• 主数据管理工具

• 数据质量管理工具

• 数据安全治理工具

• 数据集成与共享工具

数据治理的6项准备工作和6个误区

第一章 数据治理概述

1.1什么是数据治理

管理者：

• 重视、带头，制定数字驱动、指导企业的战略和策略

业务人员：

• 定义数据，让抽象的数据变成可读、可理解的信息；

• 有一个完整的数据地图或数据资源目录，盘活企业的数据资产，方便用户随时找到想要的数据；

• 做好数据质量管理，提升数据质量和数据使用率

技术人员：

• ETL

• 数据处理、转换和融合——数据准确、可用

• 元数据管理——数据溯源、影响分析

• 源数据治理——提高业务系统数据质量

DAMA：

• 数据治理是对数据资产管理行驶权力和控制的活动集合

DGI：

• 数据治理是一个通过一系列与信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁能根据什么信息在什么时间和情况下用什么方法采取什么行动

数据治理涵盖战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面的内容