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数据治理的定义是由哪个组织提出的,数据治理的定义

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《解析数据治理:定义、提出组织及其内涵》

一、数据治理定义的提出组织及背景

数据治理概念的发展是一个多方参与、逐步演进的过程,国际数据管理协会(DAMA)在数据治理的定义与推广方面发挥了极为重要的作用。

DAMA成立于1988年,是一个由数据管理专业人士组成的全球性非营利性组织,在数据日益成为企业核心资产的背景下,DAMA敏锐地意识到需要一套规范的框架和定义来管理数据,随着信息技术的飞速发展,企业内部的数据量呈爆炸式增长,数据的来源、类型和用途变得极为复杂,不同部门之间的数据标准不一致、数据质量参差不齐、数据安全面临威胁等问题不断涌现,DAMA从数据管理的专业视角出发,提出了数据治理的定义,旨在为企业和组织提供一种全面管理数据的理念和方法。

数据治理的定义是由哪个组织提出的,数据治理的定义

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二、数据治理的定义

根据DAMA的定义,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)。

(一)规划

1、数据战略规划

- 数据治理首先要与企业的整体战略相匹配,企业的战略目标决定了数据治理的方向,一家以创新为驱动的科技企业,其数据治理的战略规划可能侧重于对新兴技术相关数据(如人工智能算法数据、物联网设备数据等)的管理,这就需要确定如何收集、存储和利用这些数据以支持企业在新技术领域的研发和市场拓展。

- 制定数据架构规划也是规划阶段的重要内容,数据架构包括数据的逻辑结构、存储结构以及数据在不同系统之间的流动关系,合理的数据架构规划能够提高数据的可用性和共享性,在大型金融集团中,要规划好核心业务系统(如银行的存贷款系统)与风险管理系统、客户关系管理系统之间的数据架构,确保数据在不同系统间准确、高效地传递,为企业的综合决策提供支持。

2、数据标准规划

- 定义数据的标准格式、编码规则等,在医疗行业,数据标准规划尤为重要,对于患者的病历数据,需要规定统一的疾病编码标准(如ICD - 10编码)、药品名称的标准写法等,这样可以确保不同医疗机构之间的数据能够进行有效的整合和共享,提高医疗研究的准确性,也有助于医疗资源的合理分配。

(二)监控

1、数据质量监控

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- 数据治理需要对数据的准确性、完整性、一致性等质量指标进行监控,以电商企业为例,商品信息数据的准确性至关重要,如果商品的价格、规格等数据存在错误,可能会导致消费者的不满,影响企业的声誉和销售业绩,通过数据质量监控工具和流程,可以及时发现并纠正这些数据错误。

- 数据的及时性也是监控的重点,在金融交易领域,实时数据的及时性直接关系到交易的成败,监控系统要确保交易数据能够及时更新和处理,避免因数据延迟而造成的交易风险。

2、数据安全监控

- 随着网络安全威胁的不断增加,数据治理要对数据的安全性进行严格监控,这包括对数据访问权限的监控,防止未经授权的访问,企业的核心财务数据只能被特定的财务人员和高级管理人员访问,监控系统要实时检测是否有异常的访问请求。

- 数据的加密状态监控也不容忽视,对于一些敏感数据(如用户的个人身份信息、企业的商业机密等),在存储和传输过程中需要进行加密,监控系统要确保数据始终处于加密状态,一旦发现加密被破坏或存在漏洞,要及时采取措施进行修复。

(三)执行

1、数据治理政策的执行

- 企业制定的数据治理政策需要在各个部门和业务流程中得到有效的执行,企业规定了数据的备份政策,要求每天对关键业务数据进行备份,那么在执行过程中,需要确保每个部门的相关系统都按照政策执行备份操作,并且备份数据的存储介质和存储地点符合安全要求。

2、数据流程的执行

- 从数据的产生、采集、处理到最终的使用,每个环节都有相应的流程,在生产制造企业中,产品生产过程中的数据采集流程需要严格执行,通过传感器采集生产设备的运行数据,这些数据要按照规定的流程传输到数据处理中心,进行分析后用于优化生产流程,如果某个环节的流程执行不到位,可能会导致数据的缺失或错误,进而影响企业的生产效率和产品质量。

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三、数据治理定义涵盖的更深层次内涵

(一)数据治理是一种组织文化变革

1、它要求企业内部从高层管理人员到基层员工都要树立数据意识,在传统企业中,往往存在对数据重视不足的情况,一些部门可能更注重业务操作,而忽视了数据的准确记录和及时反馈,数据治理的推行需要改变这种观念,让每个员工都认识到数据是企业的重要资产,自己的工作与数据质量息息相关。

2、数据治理还需要打破部门之间的数据壁垒,不同部门可能出于自身利益或工作习惯,不愿意共享数据,市场部门可能担心销售数据共享给研发部门后,会影响自己的业绩评估,但从企业整体利益出发,数据的共享能够促进创新、提高决策效率,数据治理通过建立统一的数据管理框架和共享机制,来推动这种组织文化的变革。

(二)数据治理是持续改进的过程

1、随着企业业务的发展和外部环境的变化,数据治理的需求也在不断变化,随着企业拓展国际业务,需要应对不同国家和地区的数据法规要求,这就要求数据治理在数据隐私保护等方面进行调整。

2、技术的不断创新也促使数据治理持续改进,新的数据存储技术(如分布式存储技术)、数据处理技术(如大数据分析、机器学习技术)的出现,要求数据治理重新审视数据的管理方式,在采用大数据分析技术时,数据治理需要考虑如何管理海量数据的质量,如何确保数据在分析过程中的安全性等问题。

数据治理的定义虽然由DAMA等组织提出了一个较为通用的框架,但在不同的行业和企业中,其具体的实施和内涵还需要根据实际情况不断探索和完善,以适应日益复杂的数据管理需求。

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