数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。 好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。 如何构建企业数据治理体系？...下面我将结合企业级数据治理经验，详细介绍从0到1搭建数据治理体系全流程，帮你梳理数据治理的主要内容以及过程中会遇到的哪些坑。 如有遗漏之处，欢迎留言评论区探讨。...要确认进出系统的数据质量怎么样？是否可转化数据资产？数据血缘是否可追溯、数据安全等问题。 “脏乱差的数据是无法使用的，甚至严重埋雷。...“为什么要进行数据治理： 你的数据是否真的可用，缺失和异常值怎么办？ 数据从哪里来到哪里去，血缘信息是否丢失 数据访问是否安全，明文标识还是加密？...” 3）数据治理可以短期见效 “数据治理是个长期过程，会跟随着企业数据的规模和数仓规划的变更同步调整，部分功能可能会在短期内卓有成效，完整体系搭建短期很难实现。
大家好，这里是大数据流动。我是作者独孤风。 大数据发展到今天，扮演了越来越重要的作用。数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持，也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西，如商机、风险等等。...在数据治理工作开展的时候，往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人，他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性，合法合规性。...因为只有这样的数据才是有价值的，这也是很多公司追求的目标：在合规的同时，让数据创造价值。 DataHub 是一个强大的工具，可帮助企业完成数据治理的工作。...数据治理负责人 随着数据安全问题的出现，监管对于数据合规性的要求越来越高。如何让数据合规合法是数据治理负责人的责任所在。由于敏感个人信息的泄露存在风险，如何让团队遵循数据治理准则就非常的重要。...DataHub 的业务词汇表功能可以提供一站式服务，来标准化数据的合规类型，并为整个企业提供数据合规性的事实标准。将数据按照合规类型标准化为不同的级别，例如敏感数据、机密数据等等。
大数据发展到今天，扮演了越来越重要的作用。数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持，也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西，如商机、风险等等。...在数据治理工作开展的时候，往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人，他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性，合法合规性。...因为只有这样的数据才是有价值的，这也是很多公司追求的目标：在合规的同时，让数据创造价值。 DataHub 是一个强大的工具，可帮助企业完成数据治理的工作。...DataHub 的业务词汇表功能可以提供一站式服务，来标准化数据的合规类型，并为整个企业提供数据合规性的事实标准。将数据按照合规类型标准化为不同的级别，例如敏感数据、机密数据等等。...许多企业由多个部门组成。使用 DataHub 时，团队成员可以通过在其部门的权限下浏览，轻松过滤和查看与自己部门相关的数据。
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在数据治理中，数据探索服务的价值在初期往往是被忽视的，但是随着业务的增加，分析人员的增加，数据探索服务的价值就会越来越大。...一个成功的数据管理平台，不仅仅要提供各种数据分析的工具，提供各种各样的数据源，更要提供数据探索的能力。 为什么数据探索服务很重要？...还有谁在使用这些数据？ 没有数据探索服务的世界 数据科学家最多将三分之一的时间用于数据探索。 如果没有数据探索服务，数据科学家需要和同事沟通，浏览他们可以访问的对象进行搜索。...必须要不断的去寻找可靠的数据。但是随着数据量增大，数据平台使用者的增加，数据分析需求的增加，元数据的数量也在增加。这个过程就为寻找的过程带来了非常大的挑战。...没有元数据的支撑，数据探索服务不复存在。 Atlas作为大数据元数据管理平台，可以捕获平台上的各种组件的元数据信息。称为钩子，比如可从Kafka，Hive,Hbase中收集元数据。
当今的大型集团性企业，内部分工日趋细化，采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节，无不每时每刻产生着大量的数据。...数据的格式也越来越多样化，包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据，各样电子文档数据等。 与此同时，企业管理者对数据的困惑也与日俱增：这些数据从哪里来？我们能相信这些数据吗？数据之间有什么样的关系？...大型企业在不同发展阶段，会根据业务需求建设很多内部IT支撑系统，比如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户服务管理）系统、财务管理系统等，这些系统的分散建设，数据割裂，造成了数据零散化存放的现状。...基于数据做分析，首先需要数据的聚合，但由于生产系统和数据的离散化，造成了数据标准、数据模型不统一，而且数据质量也不高，因而企业最需要做的就是数据治理。...下面这份PPT介绍了企业数据治理落地实施方案，其中提到了数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理等企业比较关注的数据治理细节，值得研究和学习。
数据治理是企业在整个数据生命周期（收集、存储、处理和删除）中保护数据的一种宗教方法。 数据治理定义： 数据治理是您为确保数据安全、私密、准确、可用和可用所做的一切。...它包括人们必须采取的行动、他们必须遵循的流程以及在整个数据生命周期中支持他们的技术。 企业必须考虑跨数据生命周期的所有 4 个阶段的数据治理。这些阶段及其活动对于每个企业都是独一无二的。...例如，对于企业而言，存储数据意味着存储纸张的物理打印输出。在这种情况下，数据治理更多地关注纸张的存储方式、谁可以访问打印机、如何粉碎以及将纸张留在桌面上的桌面策略等。...但是，对于支持云的企业存储数据是指云端的数据。在这种情况下，数据治理更倾向于基于角色的数据访问 (RBAC)、可以对数据采取行动的人员、静态数据、传输中的数据等。...根据 SABSA —Sherwood 应用业务安全架构，任何企业的数据治理都应广泛解决以下类别： Data Governance categories according to SABSA 对于任何给定的应用程序或实施
从企业运营或业务流程的角度来说，主数据通常表示可交易的实体。...数据质量对于数字化时代的企业越来越重要，产品、客户、供应商、员工等的关键主数据必须成为可信赖的信息来源，这必须借助主数据管理来实现。那么企业要如何管理主数据呢？...编码：建立适用全企业的编码规则，对于主数据的管理、辨别、使用都有着至关重要作用。...— 03 —结语 如何快速整合业务系统进而快速形成生产力，是摆在企业面前的首要问题。拥有一个成熟且完整的主数据管理平台，来助力企业快速对大量数据进行管理，将成为企业应对外部变化及内部发展的基石。...主数据标准规划与平台建设，提升了对主数据的运营管理能力，同时更好地实现企业内部的信息共享及利用率最大化。
“元数据管理是企业数据治理的基础”，在数据治理战略实施的时候，这是我们经常会听到看到的一句话。但是，数据治理的概念在国内还并未普及，如何打好数据治理的基础更是一头雾水。...作为一名企业管理人员、一名IT人员、或者是一名数据行业从业者，理解数据治理的首要任务，就是——理解元数据，理解元数据管理。 本篇文章将为大家梳理元数据的概念，帮助企业理解元数据管理的作用。...在数据治理中，元数据便是对于数据的描述，存储着关于数据的数据信息。我们可以通过这些元数据去管理和检索我们想要的“这本书”。 企业中的元数据及元数据管理 在生活中，人们通过元数据来进行认知和管理。...对企业技术人员而言，元数据管理平台通过对将分散、存储结构差异大的资源信息进行描述、定位、检索、评估、分析，实现了信息的结构化，为机器处理创造了可能，从而大大降低数据治理人工成本。...正因如此，元数据已经成为了很多大型数据治理项目的基础。
正文 数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。 好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。 如何构建企业数据治理体系？...下面我将结合企业级数据治理经验，详细介绍从0到1搭建数据治理体系全流程，帮你梳理数据治理的主要内容以及过程中会遇到的哪些坑。 如有遗漏之处，欢迎留言评论区探讨。...要确认进出系统的数据质量怎么样？是否可转化数据资产？数据血缘是否可追溯、数据安全等问题。 “脏乱差的数据是无法使用的，甚至严重埋雷。...“为什么要进行数据治理： 你的数据是否真的可用，缺失和异常值怎么办？ 数据从哪里来到哪里去，血缘信息是否丢失 数据访问是否安全，明文标识还是加密？...” 3）数据治理可以短期见效 “数据治理是个长期过程，会跟随着企业数据的规模和数仓规划的变更同步调整，部分功能可能会在短期内卓有成效，完整体系搭建短期很难实现。
数据治理的关键重要性体现在以下几个方面：数据治理有助于提高生产效率制造企业在生产过程中会产生大量的数据，包括生产设备的运行数据、产品质量检测数据、原材料采购数据等。...同时，通过对企业内部财务数据、成本数据的分析，可以优化企业的资源配置，降低生产成本，提高企业的经济效益。数据治理有利于加强供应链管理制造企业的供应链管理涉及到原材料采购、生产制造、产品销售等多个环节。...同时，通过数据治理，可以培养企业员工的数据意识和数据分析能力，推动企业数字化文化的建设，为数字化转型奠定坚实的基础。...竞争激烈的市场环境下，制造企业要想在数字化浪潮中立于不败之地，就必须积极进行数据治理。借助有力的数据集成工具，制造企业可以更加高效地进行数据治理。...因此，制造企业应高度重视数据治理工作，加大对数据治理的投入，建立完善的数据治理体系，充分发挥数据的价值，推动企业的可持续发展。
为了解决这些问题，数据治理逐渐成为企业普遍重视的关键环节，尤其是在AI应用日益普及的背景下，高质量的数据治理变得尤为重要。数据的多元化与价值挖掘长期以来，人们习惯将数据理解为以数字形式存储的信息。...随着AI应用对多源异构数据的需求增加，企业对于非结构化数据的价值化需求也在加速释放，而相应的数据治理模块也将获得进一步的关注与优化。...对于部署AI应用的企业来说，数据资源的质量直接决定了AI应用能否成功落地。因此，在推进AI应用的过程中，开展针对性的数据治理工作是首要且必要的步骤。...此前，在《高效准确的PDF解析工具，赋能企业非结构化数据治理》一文中，我们已经讨论过出色的数据治理体系所需要的原子能力。...积跬步，至千里，对于企业而言，积极探索适应自身特点的数据治理路径，充分利用非结构化数据资源，不仅是应对当前数据爆炸式增长的有效策略，也是推动行业智能化发展的关键助力。
企业数据战略系列的一部分，探讨了领导力和责任感在指导与业务成果相关的总体数据战略方面的重要性。...如果“数据是新的土壤”（正如数据记者David McCandless所说），那么组织结构和治理就是成果驱动型企业数据战略的灌溉。两者对于构建可靠的战略和有效地管理最关键的企业数据都是必不可少的。...在本文中，我将深入讨论组织和治理组件。我们都知道这些词，但是在结果驱动的企业数据策略中，它们的真正含义是什么？...确保业务执行发起人的安全：您需要一位领导者来明显地支持数据策略，并积极地向更广泛的组织宣传和传达该策略。发起人实施责任制，建立期望的数据心态模型，并帮助在业务部门之间仲裁数据问题。你猜怎么着？...你是怎么开始的？ 当一个组织了解数据的价值、它在业务决策中的作用以及将数据策略与业务结果联系起来的重要性时，数据转换就发生了。毕竟，如果没有业务结果，就不可能有结果驱动的企业数据策略。
▲图3-5 企业数据治理的8项举措 01 理现状，定目标 企业实施数据治理的第一步是厘清企业数据治理的现状，明确数据治理的目标。...理现状：从组织、人员、流程、制度、数据、系统等多个方面进行需求调研和现状分析，以便对企业的数据治理现状有个全面的认识。 定目标：企业不会为了治理数据而治理数据，其背后是管理和业务需求在驱动。...数据治理目标应紧紧围绕企业的管理和业务目标而展开。 02 数据治理能力成熟度评估 很多企业想进行数据治理，但是不知道该如何入手，数据治理能力成熟度评估为企业数据治理提供了一个切入点。...03 数据治理路线图规划 企业数据治理路线图是以企业数据战略—愿景和使命为纲领、以急用优先为原则、以分步实施为策略进行的整体设计和规划。...治理路线图是对企业数据治理的全方面、全链路的体系化规划，解决企业数据治理“头痛医头，脚痛医脚”的问题。 04 数据治理保障体系建设 企业数据治理的保障体系包含组织和人员、制度和流程等方面的内容。
作者丨石秀峰 今天我们来探讨一下关于数据治理的灵魂三问： 1、数据治理治什么，治的是数据吗？ 2、数据治理在哪里治，中台还是后台？ 3、数据治理到底怎么治？ 一、数据治理 治的是“数据”吗？...对企业来讲，有很多数据是无关企业重大利益的数据，是没有治理的必要的。数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业重大商业利益的数据资源，这样的数据资源可以称其为“数据资产”。...对于大数据的治理更多的是采用AI技术，例如：知识图谱、语音识别等，对大数据的采集、处理、使用过程加以控制，使其能够合规使用。所以，大数据的治理放在中台似乎更为合适。 三、数据治理 到底应该怎么治？...某企业主数据治理实施优先级评估 不同的数据治理领域解决的是不同的问题，而数据治理的每个领域都有它的实施难点，对企业来说，需要从业务的影响程度，问题的紧急程度、实施的难易程度等多个维度进行分析和权衡，从而找到符合企业需求并满足企业发展的方案...某企业数据治理实施路线图 企业数据治理的实施路线图的制定是以企业数据战略——愿景和使命为纲领，以急用优先为原则，以分步实施为策略进行了整体设计和规划。
2、声明粒度 先举个例子：对于用户来说，一个用户有一个身份证号，一个户籍地址，多个手机号，多张银行卡，那么与用户粒度相同的粒度属性有身份证粒度，户籍地址粒度，比用户粒度更细的粒度有手机号粒度，银行卡粒度...统一指标消费口径 企业内统一关键指标业务口径及计算口径，统一企业业务目标，实现自上而下目标驱动 如何搭建指标体系 指标体系建设的常用方法是通过场景化进行指标体系的搭建，以用户的视角场景化思考，自上而下业务驱动指标体系建设...对企业来讲，有很多数据是无关企业重大利益的数据，是没有治理的必要的。数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业重大商业利益的数据资源，这样的数据资源可以称其为“数据资产”。...对于大数据的治理更多的是采用AI技术，例如：知识图谱、语音识别等，对大数据的采集、处理、使用过程加以控制，使其能够合规使用。所以，大数据的治理放在中台似乎更为合适。 三、数据治理 到底应该怎么治？...某企业数据治理实施路线图 企业数据治理的实施路线图的制定是以企业数据战略——愿景和使命为纲领，以急用优先为原则，以分步实施为策略进行了整体设计和规划。
目录 一、大数据治理与业务创新的关系 二、大数据治理的关键步骤 三、大数据治理的主要成果 一、大数据治理与业务创新的关系 数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。...这些数据大部分是非结构化的，如媒体数据、视频数据，包括物联网传感器等信息，这些信息远比以前更加难以管理，怎么样把这些信息管理好，充分发挥这些信息中的价值，就是企业所需要面对的问题。 ?...目前很多企业也意识到了数据管理的重要性，CDO也逐渐成为数字化企业的标准岗位，成为企业组织结构中的一部分，CDO已经不仅仅是一个职位了，而代表着数据部门职能的改变。...企业如何把数据管理好，用服务的方式提供出来，成为了大数据治理的核心。 ?...最后我们总结一下，企业通过数据资产地图实现数据与业务的统一，从架构的角度治理数据；再建立数据资源目录，让业务找见数据；建立统一的数据标准，理顺数据；未来可以实现数据的自助化服务，让大数据治理驱动业务的创新
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