什麼是數據治理

❶ 數據治理的定義，有誰知道

數據治理就是在明確責任的前提下，發揮數據的有效性和提升業務價值而採用的一系列業務、技術和管理相結合的活動。

❷ 數據治理的什麼是主動型數據治理

我們如何朝著更主動的架構和數據治理模式前進？第一個要求是我們開始在多領域 MDM 系統中直接授權數據，分離傳統 CRM 和 ERP 系統中的數據錄入。當錄入系統和記錄系統為同一個系統時，應用程序架構很簡單。CRM 和 ERP 系統變成主數據的消費者 — 它們不再創建它。
但是，為了實現此有價值的簡化，需要靈活、用戶友好的界面。它有助於創建針對不同業務用戶（從臨時用戶到專家）組的用戶界面版本，同時仍然具有完整的數據管理控制台，數據管理員通過該控制台可處理需要人為判斷的問題，並跟蹤數據質量度量標准和解決異常。
多領域 MDM 系統本身的角色發生變化，從在別處輸入或更新的數據的被動接收者和整理者變為原始錄入系統和記錄系統。新記錄或修改後的記錄通過內部數據治理規則後，MDM 系統通過實時或接近實時的中間件將經過認證的記錄發布到 CRM 和 ERP 系統以及所有數據倉庫或分析系統。如果不需要實時或接近實時的反饋，新記錄和更改後的記錄可排隊等候，以便通過批量集成與企業的其它系統同步。
這一變化還消除了主要的復雜性原因。MDM 系統成為了源系統，企業中的其它應用程序和資料庫成為消費系統，而不是讓處於復雜源系統網路的中心的 MDM 系統位於左側，而消費系統位於右側。因此，省去了接近一半的系統集成工作量，並且還省去了映射源系統和其獨立且特殊方法（允許數據錄入返回到 MDM 系統）的工作。
這看上去是一個激進的步驟，但是它實際上是長期趨勢的延續。當企業應用程序套件最初變得通用時，公司假設它們的新 CRM 或 ERP 系統是唯一的真相來源。但是，隨著時間的推移，公司淪為擴散系統和資料庫的犧牲品。因此，沒有一個前台或後台系統擁有完整的主數據集。
如果您將要添加一個多領域 MDM 系統並承認 CRM 和 ERP 系統並不是設計用於管理主數據，為何不進行下一步驟並取消它們的創建、更新或刪除主數據的功能，而是允許這些系統只能讀取和處理主數據呢？

❸ 數據治理的什麼是應對型數據治理

應對型數據治理是指通過客戶關系管理 (CRM) 等「前台」應用程序和諸如 企業資源規劃 (ERP) 等「後台」應用程序授權主數據，例如客戶、產品、供應商、員工等。然後，數據移動工具將最新的或更新的主數據移動到多領域 MDM 系統中。它整理、匹配和合並數據，以創建或更新「黃金記錄」，然後同步回原始系統、其它企業應用程序以及數據倉庫或商業智能/分析系統。

❹ 數據管理和數據治理到底是不是一個概念

嚴格來說，數據管理與數據治理不能視為同一概念，兩者區別在於：數據管理是做關於數據架構、數據建模、數據集成等真正去接觸數據的事情；而數據治理則是要搞清楚誰應該管什麼、應該怎麼管、用什麼標准和制度去管這些問題。

❺ 數據治理包含哪些內容數據治理有標准嗎

比起層出不窮的分析工具，分析思維才是數據分析師的核心。作為一名導師，希望幫每一位入門學員認識到該領域的核心競爭力是什麼。不要一頭扎進代碼的世界。

❻ 數據治理三個階段是什麼

數據治理分為四個階段：

第一階段，梳理企業信息，構建企業的數據資產庫。首先要清楚企業的數據模型、數據關系，對企業資產形成業務視圖、技術視圖等針對不同用戶視角的展示。

第二階段，建立管理流程，落地數據標准，提升數據質量。從企業角度梳理質量問題，緊抓標准落地。

第三階段，直接為用戶提供價值。本階段依賴於前兩個階段的建設，為用戶提供方便的獲取數據的途徑。

第四階段，為企業提供數據價值。通過多種手段對多種來源的數據進行分析，形成企業知識圖譜，體現數據的深層價值。

通過這4個階段的建設，建立起全企業的數據質量管控平台，以用戶為中心，由用戶使用數據並通過用戶的使用優化數據質量，既達到了數據治理的目標，也最大限度的發揮了數據的價值。

數據治理方案：

有關數據治理的問題並不能在企業的單一部門得到解決。這需要IT與業務部門進行協作，而且必須始終如一地進行協作，以改善數據的可靠性和質量，從而為關鍵業務方案提供支持，並確保遵守法規。

Informatica能夠提供企業級數據治理解決方案，該解決方案可以在本地或雲中使用，在傳統數據或大數據中均有使用案例，可以滿足業務和IT部門的需求。

Informatica可提供功能齊全而又穩健可靠的數據治理解決方案，具備交付可信、安全的數據和啟動成功的元數據管理方案所需的全部精確功能。

Informatica Axon提供端到端智能數據治理解決方案，以整體、協作的方法將員工、流程和系統流暢融合，從而實現戰略業務成果。Axon Data Governance作為協作中心，為成功實施數據治理計劃提供支持。

❼ 數據治理包括哪些方面

從技術實施角度看，數據治理包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個步驟，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。

❽ 什麼是數據安全治理

數據治理是數據高效安全利用持續改進的一套管理機制和技術輔助工具有機結合的體系，其中包含數據管理的組織架構、數據管理模型、政策和體系，涉及數據標准要求、數據質量要求、數據影響度分析、工作流程、監督考核和輔助的技術工具等一系列體系性內容；數據治理涉及的技術主題包括元數據的定義和管理、數據質量的標准和檢驗、數據集成約定、主數據定義與管理、數據資產的明確與管理、數據交換范圍和規則、數據生命周期和數據安全的關聯性配套等多種技術和產品組成的體系化技術措施。
通過數據治理，能夠規范化業務系統中的數據，有利於充分利用和挖掘數據的價值，進一步促進業務的發展和精細化管理，實現和保障數字化轉型，體現經濟價值和社會價值。
嚴格來說，數據治理包含數據安全治理，數據安全屬於數據治理的一項重要內容，數據安全治理是數據治理的一個過程。

❾ 數據治理的價值體系包括哪些方面

數據治理的價值體系包括：

·對數據的共同理解——數據治理為數據提供了一致的視圖和通用術語，同時各個業務部門保留了適當的靈活性。

·提高數據質量——數據治理創建了一個確保數據准確性、完整性和一致性的計劃。

·數據地圖——數據治理提供了一種高級能力，可以了解與關鍵實體相關的所有數據的位置，這是數據集成所必需的。就像GPS 可以代表物理景觀並幫助人們在未知景觀中找到方向一樣，數據治理使數據資產變得可用並且更容易與業務成果聯系起來。

·每個客戶和其他業務實體的360 度視圖——數據治理建立了一個框架，以便企業可以就關鍵業務實體的「單一版本真相」達成一致，並在實體和業務活動之間創建適當的一致性級別。

·一致的合規性— 數據治理提供了一個平台來滿足政府法規的要求，例如歐盟通用數據保護條例 (GDPR)、美國 HIPAA（健康保險流通與責任法案）和行業要求，例如 PCI DSS（支付卡行業數據安全標准）。

·改進數據管理——數據治理將人的維度帶入高度自動化、數據驅動的世界。它建立了數據管理的行為准則和最佳實踐，確保傳統數據和技術領域（包括法律、安全和合規等領域）以外的問題和需求得到一致解決。

❿ 數據治理顧問是做什麼的

就是企業的管理顧問。如果企業有什麼發展，找不到發展方向，提出對策建議。企業運行中遇到難題。企業發展遭遇瓶頸。企業大的項目建設。