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。...但是在实际使用中还是会遇到很多问题： 数据监管力度不够，出现脏数据 数据体系逐渐规模变大，管理混乱 数据的血缘丢失，无法回溯旧、老的数据 无论企业的数据规模如何，我认为还是提起做好数据治理的规划。...如何盘活数据，形成数据资产，提供完整的数据资产全景视图，可方便运营者全局、宏观地掌控企业资产动态。...” 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。
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。
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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？...在这个过程中通常会出现以下问题： 我可以/应该使用哪种数据？ 在哪里可以找到数据？ 我应该问谁申请数据访问权限？ 我可以信任我们拥有的数据吗？ 我们拥有的数据的实时性和质量如何？...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。...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。
尽管运营单个集群可能会在早期产生收益，但企业很快就会开始采用多个集群。如果不引入某种程度的治理，企业最终会管理许多不一致的 Kubernetes 部署。...探讨得出，加强对标准集群配置的治理和共享将使大型企业能够以更大的控制力和敏捷性利用 Kubernetes。...Budhani 将其描述为具有跨云管理身份和访问管理 (IAM) 的集中方式。 政策体系 将政策作为促进安全实践的标准配置执行。例如，一个策略可能是只从批准的注册表中提取容器镜像。...先思考治理 通过适当的治理和蓝图，企业可以快速生成带有必要模板组件的集群。反过来，这将减轻开发人员的一些压力并加速应用程序开发过程。设置护栏在大型生态系统中也很重要，以避免配置错误或合规性问题。...但这个领域仍然是新领域，治理只是众多新兴的K8s 最佳实践之一。Budhani鼓励企业在进行仓促的Kubernetes过渡之前，首先考虑标准化和治理问题，在这种情况下，要 "从失败中学习”。
如果你处理过大量数据，你也许听说过“数据治理”一词，你可能会想，它是什么？适不适合你？如何实施？简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何存储、访问、验证、保护和使用数据。...数据治理包括制定获取方案：谁能访问、使用和共享你的数据。 ? 这些问题正变得越来越重要，因为企业依靠收集、存储和分析大量数据，来达成业务目标。数据变成了企业的盈利工具、业务媒介和商业机密。...数据治理的特点 数据治理策略必须涵盖数据的整个生命周期，从数据收集一直到数据管护。在这个生命周期中，数据治理必须解决以下问题： · 从哪里获取数据以及如何获取，这是数据生命周期的起点。...处理好这些细节以及确保数据所有权和责任，这是构成完整的数据治理策略的一部分。 · 使用/共享/分析。数据如何被使用是数据治理策略至关重要的一部分。...在使用数据前，对其进行验证，这也是框架的一部分。数据治理委员会应该了解框架的每个部分，明确其用途，以及它如何在数据的整个生命周期中发挥作用。 3. 试点数据策略。
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。...，数据治理团队应该能够回答很少的外行问题： 数据是如何收集的？...收集后如何传输到存储？ 它存储在哪里，安全性如何？ 如何检索和处理数据？ 处理后的数据去哪儿了？ 我们需要保存数据多长时间？ 保留期结束后应该如何处理数据？ 发生数据丢失或损坏时的后备策略是什么？
“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。...元数据可以为数据说明其元素或属性（名称、大小、数据类型等），或结构（长度、字段、数据列），或其相关数据（位于何处、如何联系、拥有者）。元数据起源于图书馆管理系统，我们便从图书中去解释元数据的概念吧。...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。...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。...但是在实际使用中还是会遇到很多问题： 数据监管力度不够，出现脏数据 数据体系逐渐规模变大，管理混乱 数据的血缘丢失，无法回溯旧、老的数据 无论企业的数据规模如何，我认为还是提起做好数据治理的规划。...如何盘活数据，形成数据资产，提供完整的数据资产全景视图，可方便运营者全局、宏观地掌控企业资产动态。...” 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。
随着数字化转型的不断推进，数据已经成为企业的重要资产之一。数据治理作为数据管理的一个重要方面，对于企业的转变产生了深远的影响。本文将探讨数据治理如何改变企业。...图片数据治理是指对数据进行规范、标准和安全的管理过程。通过数据治理，企业可以更好地管理和利用数据，提高数据的质量和价值，从而更好地进行决策。数据治理的转变对企业的以下几个方面产生了影响：1....这样可以使企业更好地了解市场和客户，更好地进行产品研发和营销，从而提高业务效益。1. 优化数据资源数据治理通过对数据的分类、组织和存储进行管理，优化了数据资源。...这样可以使企业更好地保护数据资产，减少数据泄露和损失的风险。1. 提高决策质量数据治理通过对数据的分析和挖掘进行管理，提高了决策质量。...总之，数据治理通过对数据的规范、标准和安全的管理，提高了数据的可靠性和价值，优化了数据资源，增强了数据的安全性，提高了决策质量。这些转变可以使企业更好地利用数据资产，提高业务效益和竞争力。
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？...战略的组织和治理部分定义了谁（关键角色）；什么（变更管理需要，包括如何衡量责任）；以及如何（路线图）实现目标。...然后，这些指南将用于定义如何在战略的其他每个方面执行，例如详细说明如何根据这些标准创建数据的过程。 成功的关键是什么？
▲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。
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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”。...而数据的生产过程就不一样了，我们的各种上网行为每天都会产生大量的数据，例如：网上购物、浏览网页、使用地图、评论/评价……。这些数据到底归谁所有？控制权该如何治理？这是摆在面前的一个难题！...、何时实施、如何实施，以及组织和个人在数据治理策略中该做什么。...4.1 定标准，提质量 4.1.1 业务标准 业务标准主要是指标的管理和运营标准，我们主要解决三个问题：指标由谁来定义，指标该如何定义，指标该如何运营。...模型灵活性 配送解决的是效率、成本和体验三者之间的平衡问题，即在满足一定用户体验的条件下，如何提升骑手配送效率，服务更多的商家，以及如何管控骑手，降低配送成本。
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...如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指标体系？如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系？本文会对建设的方法论结合滴滴数据指标体系建设实践进行解答分析。 什么是指标体系 1....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...、何时实施、如何实施，以及组织和个人在数据治理策略中该做什么。...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。
企业信息化建设是随着企业战略、业务形态、预算等多个方面不断迭代及变化的，所以在建设过程中难免出现阶段鸿沟，跨阶段整合难的现象，当企业以数据为中心的战略考量时，就需要通过数据治理方法对以往问题纠偏，对未来形态建设...本文通过理清数据治理与数据安全治理关系，寄希望帮助读者对两者有所清晰的认识。 一、数据治理与数据安全治理关系 数据治理简单来讲是通过对数据的梳理整合，利用数据驱动业务，实现企业增值。...二、框架体系-数据安全治理位置 治理域中的主数据、业务数据、分析数据任务有所不同，但包含基本组件：数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全治理、数据生命周期管理等。...下图为参照ITSS提出的数据治理规范形成治理目标。 数据治理框架 业界数据治理框架： 1.国际标准化组织 （ISO/IEC）38505数据治理框架。...2.国际数据管理协会（DAMA）DAMA-DMBOK框架。 3.国际数据治理研究所（DGI）DGI数据治理框架。 4.IBM数据治理委员会(IBMDGC)数据治理成熟度模型。
近几年来很多企业都在做数据治理，但是还是不太明白数据治理到底该怎么做？...专家观点 岳建伟老师：数据治理在企业里不仅需要技术部门推动，更需要所有部门互相协作才能取得成功！...质量有问题，数据就没法用，甚至会影响错误决策。于是，迫于各种数据质量问题，企业内外部才认真对待，逐步解决数据质量问题。 7、项目建设法 弄个数据治理项目，慢慢建设。...做个咨询，对数据现状进行盘点，全面掌握企业未来的战略和目前的现状，然后根据数据管理体系，做出差距分析，拟定具体执行的工作任务，根据时间进度安排，拆解并规划项目。...数据治理工作的推进、落地，当然不止这么简单，主要还是得先掌握数据治理的专业知识与方法，才能真正让数据治理工作更顺利进行、更准确、更有效率。
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