数据治理成功的几大要素，你都做到了吗？

什么是数据治理？

数据治理（DG）是对企业中使用的数据的可用性，可用性，完整性和安全性的整体管理。健全的数据治理计划包括理事机构或理事会，一套明确的程序和执行这些程序的计划。企业受益于数据治理，因为它可确保数据的一致性和可信赖性。这一点至关重要，因为越来越多的组织依靠数据来制定业务决策，优化运营，创建新产品和服务，并提高盈利能力。

无论是实施自助服务仪表板，开发报告流程以满足法规遵从性，还是定义BI战略，都会出现一个共同的挑战：治理。在评估存在的业务和技术挑战时，以下问题始终如一：

我们如何确保可以信任源数据？

我们如何开发一致且可重复的强大数据质量参数？

我们当前的数据能否支持更好的客户体验计划

我们如何利用分析来全面了解我们的业务？

所有这些都涉及对与组织信息资产相关的一致业务规则和流程的需求。此外，党组织开始了解这些问题与其整体信息管理战略的相关性时，他们已准备好开始制定强大的数据治理计划，将治理需求与分析相结合。

对于大多数组织而言，单个数据仓库并非现实。大数据源，不断增加的复杂性，运营智能和信息多样性创造了一个需要一致且全面的数据管理策略的环境。增加的复杂性意味着更多的移动部件，并且需要理解每个数据处理流程的复杂性。

如何实施数据治理？

实施数据治理框架的第一步涉及定义企业中数据资产的所有者或保管人。此角色称为数据管理。

然后必须定义流程以有效地涵盖数据如何存储，存档，备份和防止意外，盗窃或攻击。必须制定一套标准和程序，定义授权人员如何使用数据。此外，必须实施一系列控制和审计程序，以确保持续遵守内部数据政策和外部政府法规，并确保数据在多个企业应用程序中以一致的方式使用。

一旦确定了总体战略并确定了数据所有者和监管人，就会形成数据治理团队来实施处理数据的政策和程序。这些团队可以包括业务经理，数据管理员和员工，以及熟悉组织内相关数据域的最终用户。致力于推动此类数据治理流程最佳实践的协会包括数据治理研究所，数据管理协会（DAMA）和数据治理专业人员组织。

通常，数据治理工作的早期步骤可能是最困难的，因为组织的不同部分具有关键企业数据实体的不同观点的特征； 必须有效地解决这些差异，作为数据治理流程的一部分。如果数据治理可能会对数据的处理方式施加限制，那么它在组织中就会引起争议。

数据管理者的一个基本特征是对数据的各个部分负责。此类数据治理的主要目标是在准确性，可访问性，一致性，完整性和更新方面确保数据质量。

通常形成数据管理员团队以指导实际的数据治理实施。这些团队可能包括熟悉组织内数据特定方面的数据库管理员，业务分析师和业务人员。数据管理员与位于整个数据生命周期中的个人合作，以帮助确保数据使用符合公司的数据治理策略。

数据质量

数据质量是大多数数据治理活动背后的驱动力。数据源的准确性，完整性和一致性是成功举措的关键标志。

数据清理是数据质量计划中的常见元素，因为它识别，关联和删除相同数据点的重复实例。数据清理考虑了例如可以描述相同客户或产品的各种方式。数据编辑器，数据挖掘工具，数据差异实用程序，数据链接工具以及版本控制，工作流程和项目管理系统都包含在帮助组织获得更好数据质量的软件类型中。

数据治理的整体方法包括这些关键组件：

·一个企业架构组件是重要的，因为它把IT和业务，测绘公司的应用和相关技术和数据业务功能，他们能通过将数据治理与企业体系结构相集成，企业可以在与企业战略的连接环境中定义应用程序功能和相互依赖性，从而优先考虑技术投资，使其与业务目标和策略保持一致，从而产生预期的结果。

·一个业务流程和分析组件定义了如何将企业的运营，并确保员工理解并实施针对他们所负责的过程负责。企业可以清晰地定义，映射和分析工作流程并构建模型以推动流程改进，以及识别易受最大安全性，合规性或其他风险影响的业务实践，以及最需要控制以减少风险的方法。

·一个数据建模组件的设计和部署提供高品质的数据源和支持应用程序开发的新数据库的最佳方式。能够经济高效地从“随处”发现，可视化和分析“任何数据”，支持大规模数据集成，主数据管理，大数据和商业智能/分析，能够合成，标准化和存储数据源来自单一设计，以及跨项目的重用工件。

数据治理——数据质量管理平台

通过 EsDataClean，可以及时发现、定位和解决数据仓库建设过程中各环节的数据质量问题，并完成问题数据的流转和处理，同时对数据质量进行评估和监控，有助于不断改进数据质量管理水平，大大提高数据仓库建设效率及展现层的数据可靠性。

EsDataClean用于解决业务系统运行、数据仓库建设及数据治理过程中的数据质量问题。它以标准化的数据质量规范为基础，运用数据挖掘、数据分析、工作流、评分卡、可视化等技术帮助组织建立数据质量管理体系，提升数据的完整性、规范性、及时性、一致性、逻辑性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

数据治理——元数据管理平台

亿信元数据管理平台元模型以Meta Object Facility(MOF)规范为基础，支持XMI格式的元模型导入和导出，同时内置大量技术元数据、业务元数据的元模型，用户可直接使用。元模型管理对元模型的基本信息、属性、父子关系、依赖关系、组合关系的增删改查操作，内置元模型的内置信息不允许修改或者删除，但可进行新增操作。

对元数据信息的维护除界面手动操作方式外，亿信元数据管理平台利用内置采集适配器，让用户通过配置数据源参数及定时采集任务，进行自动化采集。实现直连数据源的端到端元数据采集。

当数据治理正确完成，并且它与您的业务的结构和体系结构融为一体时，它可以帮助您的组织接受新技术以及它们出现时提供的新数据源。通过以与组织处理其所有数据相同的方式管理大数据，通过了解其元数据，定义其关系以及定义其质量，可以更轻松地查看大数据计划的ROI和ROO。