數據治理的意義

『壹』 數據治理的定義，有誰知道

是從組織、管理及技術的角度持續改變數據使用行為的過程；幫助企業理解數據、使用數據，挖掘數據價值，從而提高企業運營效率和管理水平，增強企業競爭力。

『貳』 對企業來說，數據治理的優勢有哪些

數據治理對企業的好處：
1、財務方面：賬目清晰，結果准確
2、業務方面：可以預知業務發展方向

『叄』 數據治理的主動數據治理優勢、應當避免的問題

主動數據治理的優勢
主動數據治理的第一個優勢是可在源頭獲得主數據。具有嚴格的「搜索後再創建」功能和強大的業務規則，確保關鍵欄位填充經過批準的值列表或依據第三方數據驗證過，新記錄的初始質量級別將非常高。
主數據管理工作通常著重於數據質量的「使它干凈」或「保持它干凈」方面。
如果 MDM 系統中的數據質量初始級別非常高，並且如果您不會通過從 CRM 或 ERP 源系統中傳入不精確、不完整或不一致的數據來連續污染系統，則主數據管理的「保持它干凈」方面非常容易。
主動數據治理還可有效消除新主記錄的初始錄入和其認證以及通過中間件發布到企業其餘領域之間的所有時間延遲。由用戶友好的前端支持的主動數據治理可將數據直接錄入到多領域 MDM 系統中，可應用所有典型的業務規則，以整理、匹配和合並數據。當初始數據錄入經過整理、匹配和合並流程後，此方法還允許數據管理員通過企業匯流排將更新發布到組織的其它領域。
主動數據治理方法消除了「數據治理官僚化」這一認識，因為主數據的授權已推給上游的業務用戶，使數據管理員處於很少被打擾的角色，他們將不會成為諸如訂單管理或出具發票等關鍵業務流程的瓶頸。
銷售和營銷均受益，因為可更迅速且經濟有效地完成營銷活動，在啟動活動之前無需前期數據糾正。財務上也受益，因為將一次性捕獲新客戶需要的所有數據元素，添加新客戶的流程包括提取第三方內容並計算信貸限額，然後將該信息傳回 ERP 系統。
沒有直接訪問 MDM 系統許可權的客戶服務代表通常必須搜索幾個系統，找到他們需要的信息，從而採取措施。當通話中的客戶沒有耐心時，很難提供高級別的服務。當所有信息存儲在 MDM 系統中並可通過有效、用戶友好的前端進行訪問時，客戶服務代表將能夠訪問每個客戶交互需要的所有數據，並能夠在需要時授權新數據。
通過使 MDM 成為錄入系統及記錄系統，您能從本質上將數據維持在「零延遲」狀態，它在這種狀態下適合企業中的任何預期使用場景，同步到 CRM 和 ERP 系統的數據的清潔性、精確性、時效性以及一致性應當處於最高級別。
主動數據治理避免出現的問題
已發展到主動數據治理的組織報告了關於關系管理、歷史記錄、工作流程以及安全性的一些常見教訓。
關系管理
MDM 應當成為不僅是主數據而且是主數據間的關系的記錄系統。它成為全方位了解不同系統的數據如何互相關聯的中心位置。例如，多領域 MDM 系統將來自訂單管理系統的銷售訂單和應收帳款中的發票關聯在一起。這些關系或層次結構顯示在與 MDM 系統數據直接交互的用戶界面中。用戶界面還可用於查看主數據間的關系並在 MDM 系統中直接編輯它們。因此，MDM 還成為關系的錄入系統。
歷史記錄
當您從諸如 CRM 系統等外部系統中接受新記錄或更新後的記錄時，可能會限制您跟蹤該記錄的歷史記錄，因為外部應用程序作出了一些限制。當 MDM 為錄入系統和記錄系統時，審計歷史記錄的復雜跟蹤和數據的沿襲成為可能。隨著時間的推移，它甚至可顯示核心主記錄的更改，按照各種用戶和流程在動態時間視圖中顯示插入和更新，可跟蹤和顯示每個屬性中的每個更改。工作流使用可配置的前端可設計和執行基本工作流功能，因此最終用戶可輸入新主記錄。但是，這些新記錄可能需要數據管理員的批准步驟，然後才能將它們完全接受到多領域 MDM 系統中並發布到企業的其它領域。另外一個工作流應用程序在數據管理員的任務隊列中。匹配或自動合並重復記錄遇到的例外傳送到相應的數據管理員。高級功能允許將問題提交給相應的人員，當用戶在休假時可自動重新傳送給後備人員。通過直接查看特定工作流步驟和這些流程的經過時間，減少了花費在查詢新記錄或更改後的記錄狀態的時間。
安全性
用戶界面應當是可配置的，並且不同的工作角色具有不同的訪問和許可級別。幫助數據管理員解決差異的一些數據元素可能不適合企業中的每個人查看。此外，即使在一個工作角色內，例如數據管理員，您可能需要不同的安全性級別，同時更高級別的人員能夠對更廣泛的記錄集執行更多操作。而且，您可能需要分離訪問許可權，例如德國的數據管理員不能查看法國客戶記錄。
使用 MDM 外部的 CRM 或 ERP 系統作為錄入系統時，該應用程序的安全模型可能會在誰有權對哪些記錄進行哪些操作方面強加一些限制。將主記錄的錄入和維護直接移到 多領域 MDM 系統之後，您可更加詳細地控制數據的安全性，可具體到每個屬性或欄位級別。

『肆』 大數據治理和數據治理的區別概述

大數據時代的特徵：一、數據量大（Volume）二、類型繁多（Variety）三、價值回密度低（Value）四、速度快答時效高（Velocity）第四個特徵Velocity是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。運用大數據提升政府治理能力，需要用大數據思路發展大數據；在運用方面，改變政府部門領導的工作方式、決策思路；部門信息化機構需要大量的數據科學專業人才，國家有關部門應及早制訂招生計劃。制定完善的大數據應用規則，劃分部門信息使用許可權，確保信息在指定部門、指定情況下按照規范流程使用，確保個人信息安全。在此基礎上，設立大數據監督部門，依法監督大數據採集、使用，保證數據的真實性和安全性。望採納我的回答。

『伍』 如何實現成功的數據治理

1.建立統一的數據標准。目前存在各業務部門標准不統一，部門之間數據標准矛盾或者相互混淆的情況，導致部門間數據交換，數據共享比較困難。建立統一的數據標准有助於對數據進行統一規范的管理，消除各部門間的數據壁壘，方便數據的共享，另外數據標准同樣對業務流程的規范化有幫助作用。
2.提高數據質量。電力數據的採集和傳輸受到採集感測器的精度、穩定性，通訊設備和環境因素的影響較大，導致存在大量的空值和垃圾數據。可通過數據質量管理對電力數據進行質量檢查，找出有問題的數據，通過數據清洗，問題整改，例外排查等一系列手段提高數據質量；另外還可以通過出具數據質檢報告，數據質量績效考核來督促各業務部門重視數據質量從而加強人員和業務的管理來提高數據質量。
3.數據資產管理。將經過處理的高質量數據資產統一管理，提供全生命周期的管理和數據安全保障。並可將數據資產進行分類和編目，方便數據的展示和數據共享，同時也為數據分析和數據挖掘（電力需求預測、電力系統優化等）打好基礎。
億信睿治是從元數據、主數據、數據標准、數據質量再到數據處理、數據資產、數據交換和數據安全，能夠為企業提供一站式解決方案，從而打通數據治理全流程。從而完成企業對於數據治理的要求

『陸』 如何有效的進行數據治理和數據管控

數據治理和數據管控這幾年確實越來越受到各方的重視，它們其實有一定相似性和側重點。數據治理往往需包含整個數據生命周期，從創建到消亡的全過程。因此進行有效的數據治理，主要步驟有：建立數據治理委員會、制定數據治理的框架、數據治理方案確定、數據治理工具選定、數據治理實施、數據治理維護增強等。目前，市面上對於數據治理已經有了相對成熟的產品和服務商可以去咨詢一下，做的比較好的如IBM、億信華辰等，可以從多個方面進行治理，元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期等。數據管控可能會根據企業實際情況，進行數據質量管控、元數據管控等某些方面的管控。而億信華辰的數據治理產品，可以自定義根據企業實際情況對數據進行管控。它智能糾錯減少數據異常，讓數據清澈如水，可靠的企業級元數據管家 理清企業數據資產，洞見數據背後的業務含義。

『柒』 數據治理的價值體系包括哪些方面

數據服務：通過數據的採集、清洗、導入，提升數據質量，確保數據的一致性。這部分體內現著主數據治理的關鍵容價值。

數據流通：通過實現信息整合和分發機制，支持跨業務、跨部門、跨系統的信息流轉和協同。這部分體現著業務數據治理的關鍵價值。

數據洞察：通過消除數據內在的質量缺陷，明確數據之間的關聯關系，幫助數據分析人員更好地理解數據，實現數據洞察。這部分體現著分析數據治理的關鍵價值。

最終，數據治理體系的搭建工作才能算完成，古人的“道法術器勢”哲學思想理論顯得尤為博大精深。

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『捌』 數據治理的介紹

企業高層必須制定一抄個基於價值的數據治理計劃，確保董事會和股東可以方便、安全、快速、可靠地利用數據進行決策支持和業務運行。數據治理對於確保數據的准確、適度分享和保護是至關重要的。有效的數據治理計劃會通過改進決策、縮減成本、降低風險和提高安全合規等方式，將價值回饋於業務，並最終體現為增加收入和利潤。國際上此方面的研究協會比較多，但截止2014年底中國只有ITSS WG1國際化小組展開了正式研究，並向ISO正式提交和發布了數據治理的研究白皮書。