数据治理的问题和目标

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数据是每个组织的核心。维护良好的数据可以实现智能决策，从而将企业与竞争对手区分开来。 数据驱动决策的关键是数据完整性。公司越来越多地投资于信息不断流通的平台。确保如此多的数据遍历应用程序的完整性成为一项复杂的任务。这就是为什么数据治理对任何企业都至关重要的原因。当数据通过预定义的规则进行结构化和链接时，一致性就会提高。 重播 数据治理：爱沙尼亚如何引领数据驱动型公司 阅读更多 数据治理制定数据策略以优化数据的价值并降低与数据质量差相关的风险。 该策略有四个主要目的： 数据管家：数据管家收集数据的定义并查询其使用情况，并维护一个词汇表 透明度：数据的消费者必须知道数据的来源、是否遵守规则以及是否符合规定 质量：这当然是数据治理的支柱；唯一性、完整性、一致性、完整性、连贯性和准确性将确保模型的可靠性 安全性：必须了解风险并确保访问安全。 为了实现这些目标，数据治理涉及所有业务部门的利益相关者，从业务到 IT 和安全。 没有数据治理，数据管理既不合理也不可持续。

如果没有数据管理，数据治理将仍然是一厢情愿的想法。阿联酋电话号码 数据管理 数据管理是数据治理定义的建议的务实应用。 他的工作主要集中在以下方面： 数据流：用于系统之间的数据通信 数据准备：这是原始数据转换和清洗的关键阶段 数据转换：提取和转换通常是ETL（Extract，Transform，Load）的作用 数据目录：它应该有助于搜索数据和元数据 数据存储：数据仓库整合数据源 安全性：必须保护数据免受损坏和破坏以及未经授权的访问 架构：是数据的结构，必须保证模型、规则、集成、存储和使用数据的一致性 获胜组合 没有数据治理，数据管理既不合理也不可持续。如果没有数据管理，数据治理将仍然是一厢情愿的想法。 这两个维度不应该对立：它们在企业家支持的共同行动中相互补充。正是通过发展数据文化，这两个概念将公司置于真正的数据驱动动态中。 优势对公司来说是决定性的： 降低风险：数据治理将避免与数据质量差有关的风险，以及与不遵守法规有关的制裁 降低成本：有效的治理将降低存储成本、纠正错误或重复数据的成本、与沟通不畅相关的成本、与安全漏洞相关的成本…… 改进决策：拥有可靠和准确数据的团队将拥有决定性优势 促进创新：数据治理不仅能在数据量增加的情况下生存下来，还能通过人工智能 (AI) 以及物联网或虚拟现实等技术实现创新。

球员 业务经理是数据战略的保证人和发起人。 首席信息官 (CIO) 负责数据团队，尤其是管理基础设施和安全性。 首席安全官 (CSO) 负责数据安全。 首席数据官 (CDO) 负责数据访问和质量。 数据架构师负责数据架构。 数据管理员在数据治理中发挥着重要作用。 数据工程师参与数据管理。 文章 数据治理：如何成功适应数据 阅读更多 工具 一旦制定了治理计划并确定了参与者，或者应该考虑使用治理工具来简化该策略、自动化许多任务并消除人为错误。 以下是数据治理工具的主要功能： 数据目录：该工具必须能够浏览不同的数据仓库以创建一个目录，以促进数据、其关系、其沿袭的发现和分析。目录用于定义词汇表。 术语表：数据的定义是治理计划的基础，治理工具必须允许管理业务术语表 数据管理：该工具管理数据和文档元数据 角色管理：该工具必须允许数据管理员维护数据质量，并允许数据所有者管理风险和安全 图形可视化：工具的优势在于它能够表示数据、数据沿袭、管道、异常之间的关系。