数据治理(一):为什么要数据治理

数据治理系列1:数据治理框架【解读分析】 作者:石秀峰,多年来一直从事企业数据资源规划、企业数据资产管理、数据治理,欢迎关注。 一、什么是数据治理? 维基百科:数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值回馈于业务,并最终体现为增加收入和利润。 笔者认为:所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。... 阅读详情

为什么要数据治理

在大数据各个企业数据积累过程中,很多公司都注重了数据的“量”,很少有公司关注数据的“质”,仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。真实的情况是公司有了海量的数据,如果不能够保证一定的数据质量不但不能够解决问题,反而还会制造更多的麻烦,例如:企业数据标准、命名规则不一致、企业数据口径不一致(数据统计结果不一致)、统计结果重要数据缺失等,以上问题都会给企业的经营管理和市场洞察带来极大的挑战。要解决以上各种问题,只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象,真正的挖掘出企业的数据价值,来支撑经营管理,推动业务创新,从而为企业提供商业的竞争能力。

那么什么是数据治理?

由于切入视角和侧重点不同,业界给出的数据治理定义已经不下几十种,到目前为止还未形成一个统一标准的定义。

数据治理(Data Governance)指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。

数据治理是一种数据管理的概念,能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力,其最终目标是提升数据的价值

 

【数据治理】数据治理的核心原则 数据治理的核心原则是确保数据的质量、合规性和安全性。这些原则不仅帮助企业有效管理数据,还能提高决策的准确性和业务的效率。本文将通过生动的故事和具体的案例,深入浅出地解释数据治理中的四个核心原则:透明性、问责性、合规性,以及数据所有权和数据管理职责。通过这些原则的讲解和应用示例,读者可以更好地理解如何将数据治理原则融入实际工作中,实现数据的高效管理和利用。 阅读详情

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