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。
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。数据治理的目的就是通过有效的数据资源控制手段,进行数据的控制,以提升数据质量进而提升数据变现的能力。
从企业数据战略规划角度,数据治理体系的建设应当遵从顶层设计、统筹规划、分步实现的原则,在数据治理建设内容、组织架构、领域设计、治理落地等方面进行明确的设计与规划。
从系统工程开发生命周期方法论来构建数据治理体系,大致可以分为6个环节,涵盖数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量管理、数据标准、数据生命周期的全部8大过程域。
在传统业务里,企业更依赖于过去的控制数据型数据治理,但是随着数字化进程深入,企业更倾向于敏捷型数据治理;企业将从由控制数据的数据治理、走向以结果为导向的数据治理、敏捷的日常数据治理到最后达成自治的系统,最终目标也是达成自适应的数据治理。
企业统一的数据资产门户,作为企业数据资产的地图,可以面向企业各个角色对于数据的信息查询、追溯数据的来龙去脉及具体的加工计算逻辑;数据资产在数据开发建设过程中自动沉淀,无须手工维护。
查看详情提供全面托管的工作流服务和一站式开发管理功能,赋能企业全链路构建和管理大数据能力,实现全域数据资产管理,建立私有大数据中心。
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查看详情实现对指标的生命周期管理和统一规则,构建指标标准,对指标的频度、业务范围、主题分类进行规范和规划,并落地为相应规则、标准、数据的存储和分析,建设统一、便捷、安全、高效的数据指标体系。
查看详情支持企业根据自身业务体系发展和业务场景,创建符合的标签体系, 根据不同的业务规则灵活地为客户创建标签和群体,接入不同类型的数据源,满足于不同的业务场景,形成标签规范并及时更新,满足企业生产需要。
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