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？...企业数据治理过程需要注意哪些问题？总体而言，不能一口一个胖子，路要一步一步地走。...“数据治理的核心工作： 在企业的数据建设进程中，保障企业的数据资产得到正确有效地管理。...” 2 为什么要做数据治理 有一些企业对这个问题的概念很模糊，认为目前的数据规模很小，人为可控，暂时不需要做数据治理。...3 数据治理体系 企业数据治理体系包括数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全及数据标准等内容。
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
有关企业架构 (EA) 治理、相关框架以及角色和职责的所有内容。了解如何开发可持续的 EA 治理！ 捷径 什么是企业架构治理？...协议： 管理数据传输和接收的规则。 指定数据格式和在数据通信和网络环境中要遵循的规则的标准。 执行功能或服务时各种角色之间的参与规则。 标准：一组标准（其中一些可能是强制性的）、自愿准则和最佳实践。...他们需要交换数据以执行所需的业务交易。 企业架构将需要继续刷新和更新框架以及分类，并改进企业架构模型。 企业 IT 必须在整个组织内提供架构规范的定义、设计、实施和实践方面的政策指导和帮助。...微信小号 【cea_csa_cto】 50000人社区，讨论：企业架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化....QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。
“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。
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。
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。...在企业越来越依赖数据来处理业务各个方面的时候，你不能不制定一个信息游戏计划。 在本系列的第1部分中，Tina Rosario和我探讨了为什么企业数据战略是重要的，它是什么样子的，以及关键元素是什么。...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？...组织和治理为数据策略的所有其他方面奠定了基础，并定义： 数据范围：主数据、事务数据、操作数据、分析数据、大数据等。
弱口令问题一直是企业安全管理的痛点，一旦企业用户的账号密码泄露或被破解，将导致大量的内部信息泄露。 假设一个场景：一家大型企业使用AD域架构实现用户账号管理。...面对大量的域用户弱口令问题，如何通过技术手段来实现弱口令安全治理呢，这个就是我们今天探讨的话题。...（3）集权类系统会成为攻击者的主要目标，需加强身份验证。...03、密码策略分析 域控密码策略：强制密码历史、密码最短使用期限、密码最长使用期限，密码长度最小值，密码复杂性要求 缺点：无法灵活定制域密码策略，容易存在企业特色弱口令。...统一身份认证(IAM)：集中账号管理，统一用户密码策略，应用系统单点登录。 多因素身份验证 (MFA)：使用多重身份验证机制加强访问控制，从而提高用户密码安全等级。 思维导图如下：
▲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。
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”。...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。...某企业数据治理看板（数据已脱敏） 数据治理成效评估指标体系应根据企业及数据治理项目的实际情况制定，一般包括：时间性、数量性、完整性、准确性四个维度。 ①时间性即数据的及时性。...在笔者看来，在数据源头加强企业数据的治理，让常态化治理成为日常业务，才能从根本上彻底解决企业数据质量的各种问题，让数据真正转化为企业资产，以实现数据驱动流程优化、数据驱动业务创新、数据驱动管理决策的目标
企业可以通过身份治理成功迁移，云计算带来的业务价值让追求这种过渡的企业值得付出时间和精力。 随着组织的业务向云计算转型，身份治理对于维护安全性和生产力至关重要。...这不仅对迁移本身至关重要，而且之后身份治理可帮助企业建立跨所有用户、应用程序和数据的访问的集中生命周期管理。...通过身份治理，组织可以从用户及其应用程序建立控制，还可以发现、分类和管理对敏感数据的访问。...这种可见性将使企业始终保持适当的安全级别和生产力，确保其业务在整个过渡期间保持强大。成功的身份治理计划应该提供足够的灵活性，来管理针对企业业务需求来量身定制应用程序和敏感数据。...但是，通过优先实施和管理身份治理计划，具有各种规模和影响力的公司都可以体验云计算的优势，同时让企业高枕无忧，不断监控、更新和访问哪些类型的数据。使企业业务运营始终保持强劲和高效。
数据治理功能方面图片 数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、...数据资产管理的重要性随着企业的发展，企业拥有的数据资产只会越来越庞杂，通过数据资产管理对资产进行有序的管理、提升数据利用价值是必不可少的环节。...企业急需通过建立底层数据集成平台来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等，完成在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库，以及其它重要的内部系统之间无缝的共享和交换数据，避免“数据孤岛”问题...以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。...实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提高数据的透明度，降低使用数据的成本，提高运营效率，数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响数据应用的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观
根据 Experian 的说法，“数据治理是确保数据在输入系统时符合精确标准和业务规则的过程。数据治理使企业能够对数据资产的管理施加控制。该流程包括确保数据适合其预期目的所需的人员、流程和技术。”...由于数据的参数现在扩展到供应商、合作伙伴、云供应商和其他方，企业不能再有边界保护。以负责任和结构化的方式管理数据非常重要，这样您的安全团队才能实施正确的保护措施和控制措施，以确保数据安全。...数据治理不善的风险 虽然许多公司都有内部 IT 团队，但企业数据的职责通常并不明确。当没有明确的规则和政策来定义谁对什么类型的数据负责时，就会产生安全漏洞并降低数据质量。...有了数据治理模型，企业就有了明确定义的数据管理角色和责任，以及详细的政策，规定了根据适用法规收集、使用、存储和处置数据的适当流程。 数据治理最佳实践 数据治理计划应从管理层支持和利益相关者支持开始。...最好从一个试点项目开始，并在一组数据上对其进行测试。试点项目是向利益相关者展示数据治理对关键业务目标（例如合规性和投资回报率）的影响的有用方式。 公司应仔细评估用于管理企业数据的软件和其他技术工具。
由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。...（数据安全复合治理与时间白皮书） 不同之处 →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。...数据资产依赖于数据治理，而企业数据资产问题归根结底是由于企业中对外数据缺少统一而为的组织、制度、流程的管控、引起的“数据孤岛”问题。...数据安全治理除了组织管理和流程机制层面的设置，更多依赖安全管理平台系统或落地技术措施，涵盖API管理、数据存储备份、数据加解密、数据防泄漏、身份认证与访问控制、数字水印、隐私计算、数据脱敏、数据操作行为审计...数据安全治理面临的挑战 行业内实践经验缺乏 只有部分头部企业在数据治理或数据安全治理方面，开始的早投入大，需要大量的专业人才和成本投入，但大厂的模式很多中小企业无法借鉴。
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。...企业中的业务用户是通过BI应用程序使用数据，而不是直接从数据源读取数据。...为了在企业规模上取得成功，BI治理过程必须得到有效技术的支持。本白皮书概述了BI门户如何为支持全面的BI治理战略提供关键的技术基础。...BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。...同样，数据目录中维护的自定义元数据和业务术语表会自动拉入BI门户，便于通知企业中所有用户执行的检索和分析活动。 结论 传统的数据治理只关注数据，止步于可视化。
为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。...真实的情况是公司有了海量的数据，如果不能够保证一定的数据质量不但不能够解决问题，反而还会制造更多的麻烦，例如：企业数据标准、命名规则不一致、企业数据口径不一致（数据统计结果不一致）、统计结果重要数据缺失等...要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。...图片那么什么是数据治理？由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。...数据治理（Data Governance）指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。
以数据为驱动力 实现可持续发展、决胜未来 数据治理 是当下企业谋求竞争优势和向高端发展进程中难得的一个机遇。...作为企业数字化转型的核心基础与痛点短板，不得不做，但又很难以做好…… 为了助推数字化发展与数据价值落地，帮助解决企业数字化转型中的常见问题，博文视点学院联合华矩科技推出《数据治理大讲堂》系列课程，聚焦企业数据治理的方方面面帮助各企业用户避开数据治理误区...▼ 企业数据战略到应用全流程指导 上新尝鲜，仅需229.9元！...（扫描下方二维码进入专栏） 通过本课程，你将系统了解—— ▼ 企业数字化战略与规划 ▼ 企业业务变革与数据治理 ▼ 数据治理技术、方法及实践 ▼ 企业数据治理应用场景与案例分析 “数据治理”的重点在于...“治理”，它是一个涉及企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的综合体。
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