专栏名称: DataFunSummit

DataFun社区旗下账号，专注于分享大数据、人工智能领域行业峰会信息和嘉宾演讲内容，定期提供资料合集下载。

数据治理成熟度路径：提升数据安全与管理的关键

DataFunSummit · 公众号 · · 2024-09-08 18:00

正文

01

数据治理概述

随着大数据时代的来临，数据的重要性达到了前所未有的高度。为解决数据在流动过程中出现的问题，“数据治理”概念逐渐兴起。数据治理的核心目的是促进数据的自由、安全流动，从而最大化数据价值。有效的数据治理可以降低业务运营成本、提升业务效率、改善数据质量、控制数据风险、增强数据安全，并支持管理决策。

数据治理涵盖的职能各有不同。2023年，《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》将数据治理分为10个活动职能，包括数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等。国际数据管理协会（DAMA）则提出了包括数据建模、数据安全、元数据管理等在内的10个数据治理方向。综合来看，数据治理的主要职能可归纳为六个方面：数据模型管理、数据标准管理、主数据管理、元数据管理、数据质量管理和数据安全管理。

02

数据模型管理

数据模型管理是指在信息系统设计中，使用标准化的语言和元素开发、维护数据模型，并进行系统化管理。它主要包括：

1. 数据模型设计 ：常用的建模方法有维度建模和ER建模，通过理解业务来设计数据模型。

2. 模型版本控制 ：跟踪和管理数据模型的不同版本，确保变更有记录。

3. 模型文档化 ：为每个数据模型创建详细的文档。

4. 模型优化与维护 ：分析并优化模型性能。

5. 模型应用与评估 ：将设计的模型部署至生产环境，确保与实际业务的无缝集成。

一个良好的数据模型可以显著提升数据治理的效率，是数据治理的起点。

03

数据标准管理

数据标准管理旨在确保数据使用和交换的一致性与准确性，通过制定数据标准并辅以制度、流程和技术工具的实施，推动数据标准化。数据标准管理的主要内容包括：

1. 业务术语标准 ：对业务术语进行统一定义，避免不同部门、系统和人员间的歧义。

2. 基础数据标准 ：包括地区代码、邮政编码等国家或行业标准。

3. 主数据标准 ：定义共享的核心业务实体数据，如客户、产品等。

4. 指标数据标准 ：确保业务指标的一致性，防止不同业务间因口径不一致而导致的数据误用。

数据标准管理需要从上至下地制定标准规范，并在数据治理团队的配合下实施落地。

04

主数据管理

主数据是跨部门共享的核心业务实体数据，被称为企业的“黄金数据”，具有高价值性和共享性。主数据管理可以解决系统间数据不一致的问题，提升业务协同能力。关键内容包括：

1. 主数据梳理与识别 ：通过业务调研确定组织的主数据。

2. 主数据体系建立 ：建立组织、标准、流程体系以保障主数据管理。

3. 主数据集成 ：将数据汇集到主数据平台。

4. 主数据运营 ：迭代发布主数据版本，并推广至各业务线，确保一致性。

05

元数据管理

元数据是描述数据的数据，如数据库表的创建时间、字段描述等。元数据管理是数据治理的基础，贯穿于数据资产管理的各个阶段。元数据管理包括：

1. 元数据采集 ：采集技术元数据、业务元数据和操作元数据。

2. 元数据管理 ：对采集到的元数据进行清洗、加工，并构建元数据模型。

3. 元数据分析与数据产品建设 ：构建数据资产大盘、数据地图、数据血缘关系等数据产品。

4. 数据资产目录 ：系统化整理和分类数据资源，提高数据的可发现性和可用性。

06

数据质量管理

数据质量是数据治理的核心，决定了数据的可靠性和价值。数据质量管理一般包含一致性、完整性、唯一性、准确性、及时性等多个维度。数据质量管理措施包括：

1. 定义数据质量标准 ：如准确率、数据产出时间等。

2. 事中监控和控制 ：通过数据质量控制（DQC）对数据进行实时校验和异常处理。

3. 事后管理 ：分析数据质量问题，提出解决方案，并建立问题库进行管理。

通过这些措施，可以有效防止数据质量问题的发生，提高企业整体数据质量水平。

数据治理成熟度路径：提升数据安全与管理的关键

正文

01

02

03

04

05

06

请到「今天看啥」查看全文