數據治理工程化有哪些特點

⑴ 數據的特點有哪些

數據要素的鮮明特點包括可共享可復制，無限增長。數據資源具有可復制、可共享、無限增長和和供給的秉性，打破了自然資源有限供給對增長的制約。

數據要素是推動經濟增長的新引擎：數據要素作為數字經濟最核心的資源，具有可共享、可復制、可無限供給等特點，這些特點打破土地、資本等傳統生產要素有限供給對經濟增長推動作用嘩弊的制約。與土地、資本等傳統生產要素相比，數據要素對推動經濟增長具有倍增效應

統計顯示，2019年我國數字經濟總體規模達到35萬億元，佔GDP比重超過三分之一。特別是新冠肺炎疫情暴發後，數字平台在降低疫情沖擊方面體現出獨特優勢，在物資流轉、復工復產、穩定就業等方面發揮了重要作用

以在線辦公、醫療、教育、餐飲等為代表的數字經濟增長迅猛。比如，以互聯網醫療為代表的無接觸式醫療呈現爆發式增長，疫情期間京東健康的日均在線問診量達到10萬人次，阿里健康每小時的咨詢量近3000人次。

⑵ 數據處理經歷了哪些發展階段,其特點分別是什麼

數據處理先後經歷了簡單數據處理、文件系統、資料庫系統三個發展階段。

特點

1、在簡單數據處理階段，數據與程序沒有分離，需要手工安裝數據的存放方式和處理過程，僅用於簡單數據計算的場合。

2、文件管理階段有了專門的數據文件，數據採用統一方式組織，能夠滿足復雜數據處理的需要。

3、資料庫系統階段通過數據模型和資料庫系統的組織，數據及其聯系被統一考慮到資料庫結構中，實現了全局資料庫的統一，適合大型信息系統的應用要求。

(2)數據治理工程化有哪些特點擴展閱讀：

數據處理的過程大致分為數據的准備、處理和輸出3個階段。在數據准備階段,將數據離線輸入到穿孔卡片、穿孔紙帶、磁帶或磁碟。這個階段也可以稱為數據的錄入階段。

數據錄入以後，就要由計算機對數據進行處理，為此預先要由用戶編製程序並把程序輸入到計算機中，計算機是按程序的指示和要求對數據進行處理的。

所謂處理,就是指上述8個方面工作中的一個或若干個的組合。最後輸出的是各種文字和數字的表格和報表。

數據處理系統已廣泛地用於各種企業和事業，內容涉及薪金支付，票據收發、信貸和庫存管理、生產調度、計劃管理、銷售分析等。它能產生操作報告、金融分析報告和統計報告等。數據處理技術涉及到文卷系統、資料庫管理系統、分布式數據處理系統等方面的技術。

⑶ 什麼是數據治理

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。

⑷ 數據治理的概念、難點和最佳實踐方法

從信息化到數字化，我們見證了互聯網對社會和個人的深刻影響。隨著新技術、新理念的不斷推出，數字化轉型則在這兩年強勢興起，逐漸改變著企業和市場的格局。而數據正驅動業務轉型、組織變革。企業由信息化向數字化轉型，是順應大勢，順勢而為才能借東風之勢。

數字化轉型的目的和核心是數據賦能業務，通過智能數據歸一、數據統一治理與服務、數據實體化融合、數據資產化的方式，幫助實現業務轉型、創新和增長。而我們的基石就是高質量數據。

一、數據治理的概念是什麼？

數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起並推行，關於如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。

國際數據管理協會給出的定義：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。

用3W來解釋：

WHO：面向董事會治理層、高管層的標准、任何類型的組織

WHAT：通過一系列原則，指導當前和將來使用的創建、收集、存儲、分發、共享的數據，並依賴數據決策，影響相關管理過程。發揮數據價值、減少數據風險

WHY：良好的數據治理有助於領導層確保數據在整個組織通過以下方面對組織的績效作出積極的貢獻

二、數據治理能解決什麼問題？

政府、企業想要釋放數據的強大力量，必須提供准確、可靠、及時的數據。睿治幫助政府和企業有效管理數據，以避免因數據價值得不到很好體現而對政府和企業造成負面影響，進而幫助企業提高競爭力，為政府和企業提供更優質、更及時、更完整的數據，讓其在政務管理和經營市場中脫穎而出。

制定統一標准：幫助政府和企業建設數據標准，制定統一標准

挖掘數據價值：幫助企業和政府梳理資源，形成數據資產，豐富分析應用全面掌控數據來龍去脈，以獲得更多的數據洞察力，進而挖掘出隱藏在資源中的價值。

控數據質量：幫助企業和政府建立數據質量管理體系，對數據質量實時監控，及時整改，全面提升政府和企業數據的完整性、准確性、及時性，減少因數據不可靠導致的決策偏差攻損失。

提升信息服務水準：幫助政府和企業制定相關流程、政策、標准，保證信息的可用性、可獲取性、優質性、一致性以及安全性，提升信息服務水準。

降低數據安全風險：提升政府和企業數據資產安全性，並幫助建立相關安全規范和響應機制，全面保障其數據安全

數據治理最佳實踐路徑。

三、數據治理的實踐方法

數據治理是一個長期的過程，涉及到企業中所有跨功能和跨業務的決策機制。業界也有這么一個說法：數據治理即是管理問題，也是技術問題。

在管理角度，數據治理是一個至上而下的過程，需要企業高層從全局角度出發制定戰略規劃，規范數據從業務輸入到戰略管理過程的全流程治理；

在技術落地層面，需要自下向上推進，從實際內容來看，數據治理是一套工具集。目前業界還缺乏通用、有效的數據融合治理與數據質量管理的工具。

俗話說，工欲善其事，必先利其器。億信華辰基於以上視角，結合十幾年大數據技術經驗，打造了智能數據治理平台——睿治，去幫助企業規范的定義與加工數據、清晰的管理數據、安全的應用數據。

睿治數據治理平台是一套完善、通用的的數據治理工具，融合數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標准管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊，可幫助企業實現數據的融合治理與數據質量管理。

睿治平台十大功能模塊可基於政企用戶不盡相同的發展現狀，選擇性組合使用，快速匹配數據治理的各類場景應用，突破數據治理的技術基礎門檻。