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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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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? “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。 要确认进出系统的数据质量怎么样?是否可转化数据资产?数据血缘是否可追溯、数据安全等问题。 “脏乱差的数据是无法使用的,甚至严重埋雷。 “为什么要进行数据治理: 你的数据是否真的可用,缺失和异常值怎么办? 数据从哪里来到哪里去,血缘信息是否丢失 数据访问是否安全,明文标识还是加密? 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? “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。 要确认进出系统的数据质量怎么样?是否可转化数据资产?数据血缘是否可追溯、数据安全等问题。 “脏乱差的数据是无法使用的,甚至严重埋雷。 “为什么要进行数据治理: 你的数据是否真的可用,缺失和异常值怎么办? 数据从哪里来到哪里去,血缘信息是否丢失 数据访问是否安全,明文标识还是加密? 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

    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? 这里还定义了数据质量、体系结构、安全/隐私/道德和CRUD(创建、读取、更新和删除)的数据标准和策略。 确保业务执行发起人的安全:您需要一位领导者来明显地支持数据策略,并积极地向更广泛的组织宣传和传达该策略。发起人实施责任制,建立期望的数据心态模型,并帮助在业务部门之间仲裁数据问题。你猜怎么着? 你是怎么开始的? 当一个组织了解数据的价值、它在业务决策中的作用以及将数据策略与业务结果联系起来的重要性时,数据转换就发生了。毕竟,如果没有业务结果,就不可能有结果驱动的企业数据策略。

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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

    作者丨石秀峰 今天我们来探讨一下关于数据治理的灵魂三问: 1、数据治理治什么,治的是数据吗? 2、数据治理在哪里治,中台还是后台? 3、数据治理到底怎么治? 一、数据治理 治的是“数据”吗? 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”。 对于大数据治理更多的是采用AI技术,例如:知识图谱、语音识别等,对大数据的采集、处理、使用过程加以控制,使其能够合规使用。所以,大数据治理放在中台似乎更为合适。 三、数据治理 到底应该怎么治? 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。 最后由指标管理委员会负责指标的管理与运营,保障指标从创建、审核、上线以及到最后消亡的整个生命周期的运营。

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    【案例分享】业务创新,没有大数据治理怎么行?

    目录 一、大数据治理与业务创新的关系 二、大数据治理的关键步骤 三、大数据治理的主要成果 一、大数据治理与业务创新的关系 数字化时代,我们的数据来源比以前更广了。 这些数据大部分是非结构化的,如媒体数据、视频数据,包括物联网传感器等信息,这些信息远比以前更加难以管理,怎么样把这些信息管理好,充分发挥这些信息中的价值,就是企业所需要面对的问题。 ? 目前很多企业也意识到了数据管理的重要性,CDO也逐渐成为数字化企业的标准岗位,成为企业组织结构中的一部分,CDO已经不仅仅是一个职位了,而代表着数据部门职能的改变。 企业如何把数据管理好,用服务的方式提供出来,成为了大数据治理的核心。 ? 最后我们总结一下,企业通过数据资产地图实现数据与业务的统一,从架构的角度治理数据;再建立数据资源目录,让业务找见数据;建立统一的数据标准,理顺数据;未来可以实现数据的自助化服务,让大数据治理驱动业务的创新

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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 支持多个租户/商户,每个商户又可以创建多个店铺,每个店铺对应一个商城系统,各个店铺管理各自的店铺功能。 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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    mysql 创建联合索引_数据怎么创建索引

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 CREATE TABLE `test` ( ‘aaa’ VARCHAR (16) NOT NULL DEFA...

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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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    ArcGIs创建企业数据

    本文主要描述ArcGIs创建企业数据库。 目标:创建企业级地理数据库,使用ArcMap通过SDE引擎 与Oracle交互数据创建完成后将本地的mdb数据库中数据迁移到Oracle的地理数据库当中。 实例名是我们编辑tnsnames.ora时,等号前的名称,如下图: 2,创建企业级地理数据库 因为企业数据库是创建在Oracle实例上的,而不是创建在表空间上的,即一旦企业级地理数据创建成功,数据库内所有表空间都可以存储空间数据 ,所以一个数据库只能创建一个企业数据库,简单来说就是把某个Oracle数据库设置成企业数据库。 下面我们点击ArcToolBox—数据库管理工具—创建企业数据库。

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