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
“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。
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。
▲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
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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。
随着市场竞争愈加激烈，建筑建材企业应加快数字化转型的步伐，通过过信息技术与企业管理的深度融合，实现企业管理数字化和精细化，提升企业经济效益。...针对建筑建材产业数据化升级的需求，搭建SaaS多租用商城有以下几个优势：1、操作灵活简便，对于接触信息化较少的建筑工程人员来说非常友好；2、SaaS化多租户软件直接由供应商部署和运维，节约大量人力物力成本...SaaS多租户设计方案的应用价值1、SaaS多租用商城实施权限管理，赋能企业数字身份治理在权限分配管理层面，使用SaaS多租户商城系统自带的权限管理功能，根据设置的安全规则或者安全策略，用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源...4、SaaS多租户模式高效管控商城商品，提高企业运转效率SaaS多租户商城系统支持商品发布、设置赠品、选择商品类型的属性与规格、平台统一管理店铺等功能，企业可全面管理自己的商品数据，让工作化繁为简。...5、SaaS多租用商城数据源统一，各端独立展现使用SaaS化多租户软件打通各渠道，实现全终端数据同步，达到全网营销的效果，并将所有管理统一于一个管理平台。
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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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要让企业管理层对数据治理的投资有信心，就需要让他们尽快看到数据治理对于业务的支撑作用，增加业务体感。...长期主义：建设一套良好的平台架构，实现数据治理的持续建设 在实现数据治理的短期成效后，企业面临的下一个重要挑战是如何构建一个可持续发展的长期数据治理体系。...而对于成熟企业，也能够提供复杂的数据分析、大规模的数据处理和高级的数据治理服务。这种灵活性，确保了企业无论在发展的哪个阶段，都能找到适合自己的数据治理方案。...因此，数据治理不仅是提升企业内部数据质量的必要手段，更是推动数据流动、增强数据价值的关键驱动力。 综上，有效的数据治理对于企业在数字化时代的成功至关重要。...需要指出的是，数据治理的成功不仅取决于技术的选择，更在于企业对数据价值的认识和整个组织对数据治理重要性的共识。因此，企业应该注重培养一种数据驱动的文化，鼓励所有员工参与到数据的使用和管理中来。
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