数据治理怎么做的，数据治理怎么做ppt

欧气 2024年09月30日 02:05 3 0

本文目录导读：

《数据治理之道：构建高效数据治理体系的全流程解析》

数据治理的概念与重要性

1、定义

- 数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行），它涵盖了数据质量、数据安全、数据架构、元数据管理等多个方面，数据如同企业的血液，在各个业务流程和决策环节中流动，而数据治理就是确保血液健康、纯净且有序循环的免疫系统。

2、重要性

- 在当今数字化时代，企业和组织面临着海量的数据，电商企业每天要处理数以万计的订单数据、用户浏览数据等，如果没有有效的数据治理，数据质量将无法保证，低质量的数据可能导致错误的业务决策，如市场部门根据不准确的用户画像进行广告投放，可能造成资源浪费和营销效果不佳。

- 从合规性角度看，随着数据保护法规如GDPR（通用数据保护条例）和国内相关数据安全法规的出台，企业必须确保数据的合法收集、存储和使用，数据治理能够帮助企业满足合规要求，避免因数据违规而面临巨额罚款和声誉损失。

1、明确治理目标与原则

- 目标：企业需要根据自身业务需求确定数据治理目标，金融企业可能将提高风险评估的准确性作为数据治理的目标之一，通过确保信贷数据的准确性和完整性，降低不良贷款率。

- 原则：遵循如数据透明性、数据安全性、数据可用性等原则，透明性要求数据的来源、处理过程和使用情况清晰可查；安全性确保数据不被泄露、篡改；可用性则保证数据能够在需要的时候被合法用户方便地获取和使用。

2、组织架构与角色分工

- 建立数据治理委员会：这是数据治理的核心决策机构，由企业高层管理人员、业务部门负责人和数据专家组成，其职责包括制定数据治理战略、审批数据政策和标准等。

- 数据所有者、数据管理员和数据使用者：数据所有者负责数据的业务定义和数据质量要求；数据管理员负责数据的日常管理，如数据的存储、备份等；数据使用者则在遵守数据政策的前提下使用数据进行业务操作和分析。

1、数据质量管理

- 数据质量评估：采用多种方法评估数据质量，如数据完整性检查（检查必填字段是否完整）、数据准确性验证（对比数据与实际业务情况是否相符）、数据一致性检测（不同数据源中的相同数据是否一致），医疗企业在整合患者病历数据时，要检查不同科室录入的患者基本信息是否一致。

- 数据清洗：对于发现的低质量数据进行清洗，包括去除重复数据、修正错误数据、补充缺失数据等操作，以电商企业的用户地址数据为例，如果存在格式不规范的地址，需要进行清洗以便准确发货。

2、数据安全管理

- 数据分类分级：根据数据的敏感程度和重要性对数据进行分类分级，企业的财务数据、客户身份证号码等属于高度敏感数据，而公开的产品宣传资料则属于低敏感数据。

- 访问控制：建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员能够访问相应级别的数据，采用身份验证、权限管理等技术手段，如员工登录企业数据系统时，需要进行用户名和密码验证，并且根据其岗位角色赋予不同的数据访问权限。

3、元数据管理

- 元数据采集：收集关于数据的数据，包括数据的定义、来源、结构等信息，在数据库中，元数据可以描述表结构、字段含义等。

- 元数据存储与使用：将采集到的元数据进行集中存储，并建立元数据目录，方便数据使用者查找和理解数据，数据分析师在进行数据分析时，可以通过元数据目录快速了解数据的含义和来源，提高分析效率。

1、数据治理工具

- 数据质量管理工具：如Informatica Data Quality等工具，可以自动化地进行数据质量评估和清洗工作，这些工具能够快速扫描大量数据，发现数据质量问题并提供解决方案。

- 数据安全工具：包括加密工具（如用于加密敏感数据传输的SSL/TLS协议）、访问控制工具（如基于角色的访问控制RBAC系统）等，保障数据的安全。

- 元数据管理工具：例如Apache Atlas，它可以有效地采集、存储和管理元数据，提供可视化的元数据目录。

2、数据仓库与数据湖

- 数据仓库：是一种用于存储和管理企业级数据的结构化数据存储系统，它经过ETL（抽取、转换、加载）过程，将来自不同数据源的数据整合到一起，为企业的决策支持系统提供数据支持，企业可以通过数据仓库进行销售数据分析、财务报表生成等。

- 数据湖：是一种存储原始数据的存储库，它可以存储结构化、半结构化和非结构化数据，数据湖能够保留数据的原始格式，为企业提供更灵活的数据探索和分析环境，互联网企业可以将用户的日志数据、社交媒体数据等存储在数据湖中，以便进行大数据分析。

1、监控与评估机制

- 建立数据治理指标体系：如数据质量指标（数据错误率、数据完整率等）、数据安全指标（数据泄露次数、违规访问次数等），定期对这些指标进行监控和评估，及时发现数据治理过程中的问题。

- 审计：对数据治理的各个环节进行审计，包括数据的采集、存储、使用等，审计可以由企业内部的审计部门或外部的审计机构进行，确保数据治理符合企业的政策和法规要求。

2、反馈与调整

- 根据监控和审计的结果，及时向数据治理相关部门和人员反馈问题，如果发现数据质量下降，要及时通知数据所有者和管理员，然后根据反馈的问题对数据治理策略、流程和技术进行调整，不断优化数据治理体系，以适应企业业务发展和外部环境变化的需求。

通过以上全面的数据治理流程和方法，企业能够构建一个完善的数据治理体系，充分发挥数据的价值，提高竞争力，在数字化浪潮中立于不败之地。