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数据治理宝典!从0-1搭建企业数据治理体系

数据治理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: 在企业数据建设进程中,保障企业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。

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企业数据治理落地实施方案(PPT)

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。

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    PPT | 企业数据治理落地实施方案

    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。

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    企业安全】企业安全系列第 1 部分 — 数据治理

    数据治理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

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    数据管理是企业数据治理的基础

    “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。

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    数据治理到底在做什么,从0搭建企业数据治理体系

    数据治理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: 在企业数据建设进程中,保障企业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。

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    数据战略」结果驱动的企业数据策略:组织和治理

    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。

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    一图梳理企业数据治理的8项举措

    ▲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。

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    企业数据治理管理平台解决方案

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    企业数据治理及在美团的最佳实践

    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。 桥接表自适配组织层级灵活变动 在精细化分析的场景下,业务会有分时段、分距离段以及分价格段的数据分析诉求。 即通过将时间、价格、距离事实刻度化,实现灵活维度分析。如下图所示: ?

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    企业数据治理工作怎么开展?Datahub这样做

    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。

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    建筑建材行业SaaS多租户设计方案:赋能企业数字身份治理,提高运转效率

    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 3、SaaS多租用商城支持会员管理功能,改善客户服务体验SaaS化多租户软件支持会员管理功能,可为会员设置不同的标签,按不同会员积分给予会员奖励,灵活的价格体系,在保证SaaS多租户商城系统商品利润的同时 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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    数据治理案例 | 某大型集成电路企业数据质量管理实践

    项目背景某大型集成电路企业是一家集芯片设计、工艺研发、晶圆生产与测试、销售服务于一体的半导体存储器企业,为全球提供先进的存储产品和解决方案,广泛应用于移动通信、计算机、数据中心和消费电子领域。 该企业数据管理系统和研制管理体系的控制下,设计、工艺、制造、试验、售后服务等环节都产生了大量的数据。 如何更好地管理和控制数据,做好数据质量平台建设,成为企业迫在眉睫的任务。 该企业利用亿信华辰睿治数据治理软件搭建数据质量管理平台,主要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。 1、单点登录为满足公司内部的通过统一身份认证平台进行数据质量平台的登录,实现了与认证平台的单点登录集成。

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    难搞的数据治理,才是企业决胜未来的关键密码√

    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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    企业数据治理工作怎么开展?Datahub这样做

    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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    数据治理与安全运营 | 企业安全俱乐部「上海站」看点回顾

    本届企业安全俱乐部的主题围绕:数据治理与安全运营,来自阿里巴巴、携程、美团、斗象科技、中通等公司的安全技术工程师以及亚洲诚信CTO、国家互联网应急中心共同对话企业信息安全现状与实践经验,为大会带来数据治理与安全运营相关的精彩分享与解读 如何保证邮件的完整性,如何验证发件人身份,如何防止发件人抵赖,是当今企业迫切的安全需求。 ? 探索企业安全监控与分析的数据治理之路 近来年,安全运营持续升温,企业原意投入更多资源去建设运营体系,不乏各种安全监测设备,而这类设备的引入也给企业数据治理制造了不小的难题。 ,同时也会产生大量的数据,但多数企业治理实践中更关注自身业务数据,往往忽视安全运营中产生的数据。 张志鹏详细分享了企业在安全数据治理中会遇到的典型问题,采用怎样的措施去应对,以及企业面对运营的安全数据应如何保障数据的安全与可控。

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    腾讯云荣获 《2021数据安全与治理标杆企业top10》

    2021年10月21日,“第一届中国信用经济发展峰会暨2021第三届数字信用与风控年会” 在深圳隆重召开,在会上发布了2021数据安全与治理标杆企业TOP 10榜单并对代表机构进行现场颁奖,腾讯云位列其中 据了解,本次评选参照六大评选维度,考察企业的产品能力、团队能力、经营能力、融资能力、企业资质及品牌影响力,以综合评价企业数据安全与治理水平,据此评选出业内领先的十个优秀企业。 作为国内最早进行区块链技术布局的科技企业之一,从底层技术到应用层能力,腾讯云已经具备高水平的数据安全治理能力。 系统利用区块链技术,连接数据使用方、提供方和监管方等,实现身份数据数据目录授权、可信计算、密文数据交换和共享等链上操作,从而保障数据流通的有序性,安全性。 目前,腾讯云区块链技术已经在供应链金融、可信存证、电子票据、数据要素、身份管理、供应链管理、数字资产等7大领域均有完善的产品及应用解决方案。

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    50%企业数据治理失败!这9大要素才是成功关键

    导读:企业数据治理的9个要素。 作者:用友平台与数据智能团队 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 知名咨询公司Gartner的调研显示,在实施数据治理企业中,有34%的企业数据治理处于良性建设阶段,有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果 企业需要进行组织机制转型,追求精简和灵活,明确各部门在企业数据治理中的角色、定位、职责和分工,以满足数字时代企业数据治理组织建设的要求。 07 人才 人才是推进企业数字化转型的核心动力,而当前市场上的高端数据治理人才非常匮乏,导致企业数据治理所需要的业务专家、技术专家长期缺位,企业招不到合适的人才。 涉及的数据治理技术主要包括数据建模、数据标准、数据质量、数据安全、数据集成、数据处理、数据使用等。 企业数据治理应做好全面规划,结合企业实际业务需求选择合适的技术路线,有条不紊地推进。

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    史上最全企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理

    企业无论做任何数据工作,必然要有一定的信息化基础,也要有数据化建设的基础,少不了数据平台、数据应用工具,数据管理工具等 关于企业数据建设这块,本人从事了近7年,从技术到项目管理,做过乙方也做过甲方,也有多年和各乙方厂商打交道的经验 涉及到的产品有:数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。 帆软finereport功能齐全,生态和服务很好,招报表工程师也比较好招,价格比其他厂商略贵,品牌和服务溢价也能理解,毕竟国内top1。 东西也不差,价格比国外的美丽多了,而且基本都只是限定服务器,不限定用户数,怎么用都OK。 5、数据治理能力是从BI平台就开始有了,在大数据平台和数据中台中不断被强化。所以BI平台、大数据平台、数据中台中都有数据治理的能力。在数据中台中还增加了数据资产和计费的概念和能力。

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    CDGA|工业企业进行数据治理的六个关键点

    CDGA|工业企业进行数据治理的六个关键点 近年来,大型集团企业全面开展数据治理,挖掘工业企业数据价值,为企业的数字化转型助力赋能。 而且工业企业进行数据治理必须掌握以下六个关键点: 01 数据治理需要有战略指导 数据治理的目的就是使数据通过有效的管理发挥数据的价值,从而支持企业战略、业务发展和数字化转型。 因此,数据治理要从企业级视角出发,根据企业战略的需要,制定数据战略,从而保证数据管理是在正确的轨道上开展。 有些企业做了数据治理规划,制定了制度还是不知道如何开展数据治理数据治理就是要把治理的工作与信息化项目开展结合和融合,是每一个项目中数据相关的内容是受治理的。 不管数据治理怎么进行都离不开数据治理人才,只有更多专业的数据治理人才发挥所长,企业数据治理才能进行的更顺畅。

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    • 数据开发治理平台 WeData

      数据开发治理平台 WeData

      数据开发治理平台 WeData是位于云端的一站式数据开发治理平台,融合了包含数据集成、数据开发、任务运维的全链路DataOps数据开发能力,以及数据地图、数据质量、数据安全等一系列数据治理和运营能力,帮助企业在数据构建和应用的过程中实现降本增效,数据价值最大化。

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