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数据治理包括哪两大体系,数据治理包括哪两大体系

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《解析数据治理的两大体系:构建数据管理的坚实框架》

一、数据治理两大体系概述

数据治理涵盖了数据管理体系和数据价值体系两大重要部分,这两大体系相辅相成,共同为企业或组织在数据的有效利用、风险管控、价值挖掘等多方面提供全面的支持。

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二、数据管理体系

1、数据标准管理

- 数据标准是数据治理的基石,它定义了数据的格式、编码规则、数据类型等,在金融机构中,对于客户的身份信息,如身份证号码的格式必须严格遵循国家标准,这有助于确保数据的一致性,避免因格式不同而导致的数据整合问题,不同部门在录入和使用客户信息时,如果没有统一的数据标准,可能会出现同一个客户的身份证号码在信贷部门是18位数字,而在客服部门却因为录入错误或者格式转换问题变成了15位或者带有其他非法字符的情况。

- 数据标准管理还包括对数据的命名规范,合理的命名规范可以让数据使用者迅速理解数据的含义,在一个电商企业中,订单相关的数据表命名为“order_”开头,后面跟上具体的描述,像“order_detail”表示订单详情,“order_status”表示订单状态。

2、数据质量管理

- 数据质量直接影响企业决策的准确性,数据质量管理涉及数据的准确性、完整性、及时性等多方面,准确性方面,企业需要对数据进行校验,以零售企业的库存数据为例,如果库存数量不准确,可能会导致过度采购或者缺货现象,通过定期盘点和数据比对,可以提高库存数据的准确性。

- 完整性要求数据没有缺失值,在医疗数据中,如果患者的基本信息不完整,如缺少过敏史等关键信息,可能会影响医生的诊断和治疗方案,企业可以通过数据录入时的必填项设置、数据清洗等手段来保证数据的完整性,及时性则强调数据的更新要及时,对于实时性要求高的金融交易数据,稍有延迟就可能造成交易风险。

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3、数据安全管理

- 随着数据泄露事件的频发,数据安全管理成为数据管理体系中的关键环节,它包括数据的加密、访问控制等,对于企业的核心商业机密数据,如研发中的新产品配方或者客户的隐私数据,加密存储是必要的,采用高级加密标准(AES)等加密算法,可以有效防止数据在存储和传输过程中的泄露。

- 访问控制则是根据用户的角色和权限来限制对数据的访问,在企业内部,普通员工可能只能访问与自己工作相关的部分数据,而高级管理人员则可以有更广泛的访问权限,通过身份验证、权限管理系统等技术手段来确保数据安全。

4、元数据管理

- 元数据是描述数据的数据,它记录了数据的来源、定义、关系等信息,在一个大型企业中,有众多的数据表和数据仓库,元数据管理可以帮助数据使用者快速定位所需数据,通过元数据仓库,数据分析师可以了解到某个销售数据指标是如何计算得出的,它的数据来源是哪些业务系统,这有助于提高数据的可理解性和可维护性。

三、数据价值体系

1、数据资产化管理

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- 数据被视为企业的一种重要资产,数据资产化管理就是要对数据进行评估、计量和入账等操作,一家互联网企业的用户行为数据具有巨大的商业价值,通过对用户的浏览习惯、购买行为等数据的分析,可以为企业带来精准营销的机会,企业需要评估这些数据的价值,确定其在企业资产负债表中的地位。

- 数据资产化管理还涉及数据的共享和交易,在一些数据开放的环境下,企业可以将自己经过清洗和匿名化处理的数据与其他企业进行共享或者交易,以获取额外的收益或者合作伙伴关系。

2、数据应用与创新

- 数据的最终价值体现在其应用和创新上,企业利用数据分析技术进行市场预测、产品优化等操作,汽车制造企业通过对汽车传感器收集到的行驶数据进行分析,可以了解汽车各部件的性能状况,从而对产品进行优化设计,提高汽车的安全性和舒适性。

- 在创新方面,数据可以催生新的商业模式,共享经济模式就是基于大量的用户位置数据、需求数据等发展起来的,企业通过挖掘数据中的潜在价值,创造出前所未有的商业机会,提升自身的竞争力。

数据治理的这两大体系在企业的数据战略中都不可或缺,数据管理体系为数据价值体系提供了高质量、安全可靠的数据基础,而数据价值体系则是数据管理体系的目标导向,促使企业不断优化数据管理,以实现数据的最大价值挖掘。

标签: #数据治理 #两大体系 #数据管理 #数据应用

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