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數據治理的四個階段
  • 發表時間:2020-04-29 點擊數:51
  • 來源:未知

      數據治理的定義是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。其最終目的是挖掘數據價值,推動業務發展,實現盈利。 

      我國最早意識到數據治理重要性的行業是金融行業,金融行業對數據的依賴性很強,而數據治理是數據平臺建設的主要限制因素。 

      數據治理平臺是以元數據為基礎,實現數據的產生、存儲、遷移、使用、歸檔、銷毀等環節的數據生命周期管理。實現數據從源到數據中心再到應用端的全過程管理,為用戶提供了準確便捷的企業資產信息。數據治理平臺也包括數據標準,數據質量。 

      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,落地數據標準,提升數據質量。從企業角度梳理質量問題,緊抓標準落地。

      第三階段,直接為用戶提供價值。本階段依賴于前兩個階段的建設,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臺,以用戶為中心,由用戶使用數據并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。 

      大數據時代,企業急需建立以用戶為中心的自服務大數據治理,信息梳理、數據管控、連接用戶、智能化是實現自服務大數據治理的四個主要階段,掌握一系列關鍵技術和技術原則,是實現自服務大數據治理的重要基礎。

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