了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。...拥有如此大量的数据，组织需要以更结构化和更安全的方式管理他们的数据。这提出了对数据治理的需求。 什么是数据治理模型？...数据治理模型是一个框架，它概述了数据创建、数据存储和维护以及数据处置的流程和系统。不是每个组织都使用单一的数据治理模型，而是有几种类型的数据治理模型。模型因创建和使用数据的人员而异。...具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中，有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略，各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。...数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构，而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。
数据治理功能方面图片 数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、...六、数据资产管理 数据资产管理就是汇总、存储所有参与数据治理平台的各个系统的数据资产，确保数据资产的一致性和完整性，让管理者可以一目了然的了解到所有资产，提供决策依据，提升数据资产的价值。...，不仅给客户带来损失，也会给银行带来不利的声誉影响，因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的。...以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。...实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提高数据的透明度，降低使用数据的成本，提高运营效率，数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响数据应用的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观
数据治理 数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。...从这8个能力域来看与数据治理需要的工具类似，因此我们在某一个层面上，可以DCMM为标准来进行数据治理的工作开展，或者认同DCMM作为现阶段数据治理的指导，不必深究数据治理与数据管理的差异化。...（数据安全复合治理与时间白皮书） 不同之处 →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。...而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据...在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。...毕竟，如果给用户的交付物不一致，或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据，那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢？ 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。...BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。...组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策，来促进数据的正确使用。...典型的情况，是应用ETL流程从数据库中抽取元数据，整合到数据治理工具中，并在其中添加额外的治理信息，然后利用一些BI工具将其可视化。
为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。...要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。...图片那么什么是数据治理？由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。...数据治理（Data Governance）指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。...数据治理是一种数据管理的概念，能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力，其最终目标是提升数据的价值。
可以说在业界，大家都为如何做好数据治理而感到困惑。 笔者涉猎大数据治理领域有6年多的时间，负责过政府、军工、航空、大中型制造企业的数据治理项目。...在摸清家底的基础上，由专业的数据治理团队帮助客户设计切实可行的数据治理路线图，双方取得一致的基础上，按照路线图来执行数据治理工作。...一方面治理推广工作没人做，流程能否坚持执行得不到保障。另一方面没有相关的数据治理培训，导致大家对数据治理的工作不重视，认为与我无关，从而导致整个数据治理项目注定会失败。...在激烈的市场竞争下，大数据厂商提出来数据治理的各种理念，有的提出覆盖数据全生命周期的数据治理，有的提出以用户为中心的自服务化数据治理，有的提出减少人工干预、节省成本的基于人工智能的自动化数据治理，在面对这些概念的时候...基于上面的论述，作者认为，数据资产管理就是传统的数据治理的升级版，可以认为是数据治理2.0。数据资产管理与数据治理之间的关系可以用下图来表示。 ? 在本文中，不再另外阐述数据治理的内容。
《关于数据治理的读书笔记 - 数据治理、数据管理和数据管控的理解》我们了解了有关数据治理、数据管理和数据管控，这几个名词之间的区别和联系，回到数据治理的话题上，数据治理究竟是什么？...数据治理需要对业务系统进行治理，提高源头的数据质量，同时还需要将数据湖中的数据治理好，简化数据的操作，提高数据访问的范围，降低数据访问的成本。...数据治理是企业实现数字化转型的基础，是企业的一个顶层策略，是管理体系，是技术体系，涵盖战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面的内容。 数据治理是什么数据都治理？...肯定不是，数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业商业利益的数据资源，或者将这种数据资源称为“数据资产”。因此，准确来讲，数据治理是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有利益相关方的协调和规范。...但通过上面描述的信息，可以说数据治理是个非常复杂的系统工程， 管理上，数据治理是企业战略层面的策略，而不是战术层面的方法。 业务上，通过数据治理要让数据能够管得住、看得见、找得到、用得好。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 直播详情预告 简 介 2020年4月9日，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素一道列为生产要素...本课程以推动数据要素市场化培育为主题，分别从数据要素、数据开放、数据产权、数据保护、数据流动等方面探讨国际前沿趋势及国内现状、问题，对数据要素的市场化培育进行深度解析和探讨，提出建议和对策。
目录 一、背景 1、数据难以共享 2、数据定义不一致导致异常 3、沟通成本高 4、数据来源不明 二、什么是数据标准？ 三、为什么要做数据标准？...正是因为长期没有统一的码值、数据字典规范，导致数据整理时间长、链路长，数据分析困难，数据质量差，后续的数据使用的价值和效率都不能最大化。...1、数据难以共享 数据存储结构不一致，调用多系统的数据时，由于某些数据在不同系统中数据存储结构不同，导致数据无法直接关联，影响不同系统之间的数据共享。...3、沟通成本高 数据理解不一致，不同人员对数据的理解不一致，导致在数据使用时浪费很多时间来进行沟通。 4、数据来源不明 数据来源不一致，数据存在多个来源，在使用数据时，不清楚应该取哪个系统的数据。...数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，通过这套体系来推广和应用统一的数据定义、数据分类、纪律格式和转换、编码等来对数据的标准化，保障数据定义和使用的一致性、准确性和完整性的规范性约束
目录 一、什么是数据安全？ 二、数据安全管理方法 1.数据分类 2.数据分级 3.加密脱敏 ---- 一、什么是数据安全？...二、数据安全管理方法 主要分为数据分类、数据分级、数据脱敏三个关键步骤来管理。...1.数据分类 数据分类就是把相同属性或特征的数据归集在一起，形成不同的类别，方便人们通过类别来对数据进行的查询、识别、管理、保护和使用。...数据分类更多是从业务角度或数据管理的角度出发的，例如：行业维度、业务领域维度、数据来源维度、共享维度、数据开放维度等，根据这些维度，将具有相同属性或特征的数据按照一定的原则和方法进行归类。...数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的，本质上就是数据敏感维度的数据分类。
数字化转型要坚持业务和技术的双轮驱动，而连接双轮的“轴”就是数据。...只有建立统一、清洁、智能的数据底座，才能支撑公司不断发展的新业务，支撑各个区域市场的差异化需求，实现“数据实时可视、海量业务自动、算法支撑决策”，实现“万物互联的智能世界”。
数据治理的基本策略是什么 当我们已经认识到当前CMDB存在着数据质量问题，准备进行治理时，切不可“头痛医头脚痛医脚”，我们要先从本质上认真思考治理的数据对象才好决定相应的治理策略。...思考的维度有很多种，本文将从数据的录入方式这个相对通用的维度出发来思考治理策略。 1）自动录入 对于“自动录入”的数据，其实治理策略是清晰的：保证采集源端数据的准确性。...基于我们的经验，要做好对“人工录入”数据的治理，推荐下述原则： 3）“自上而下，责权清晰，数据说话，闭环保障” 自上而下：指对于人工录入数据的治理办法，一定需要和领导达成一致并且尽可能在会议上获得领导背书...，这才是数据治理的真正闭环，也是治理价值的最终体现。...数据治理的产品实践方法 嘉为蓝鲸配置管理中心产品V5.0版本已集成数据治理能力，遵循“自上而下，责权清晰，数据说话，闭环保障”的数据治理理念，提供开箱即用的数据治理能力，可时刻感知CMDB数据质量和质量变化趋势
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在数据治理综合体系内，数据治理核心模块包括数据治理规划、数据治理职能及数据治理平台工具。...数据治理规划是指数据治理体系与规划、数据治理组织与职责、数据治理制度及流程，是数据治理规范化管理的核心模块； 数据治理职能包括数据标准管理、数据质量管理、数据架构及模型管理、数据开发、元数据管理、主数据管理...三大模块互为动力，数据治理规划指导数据治理职能的全面发挥，数据治理各项职能通过数据治理平台工具协助管理，数据治理平台工具支撑数据治理规划的落地及优化，数据治理规划各层面逐步固化在数据治理平台上，数据治理平台辅助数据治理各项职能的管理...图片 数据治理模式 数据治理模式是指企业基于不同的数据治理目标，根据企业组织、系统、数据应用的现状，以何种数据治理策略开展数据治理活动。根据袋鼠云8年的实践证明，通常数据治理模式包括三种基本模式。...自下而上的模式一是基于底层数据治理的，对数据治理水平要求较高，数据治理水平包括数据基础（数据量、数据质量等）以及数据治理能力，数据治理能力主要体现在数据治理团队专业度以及数据治理体系（组织、制度及流程）
数据治理是数据管理框架的核心职能，本章重点介绍数据治理职能的定义、相关概念和活动。...数据治理组织定期规则和裁决问题。主要的角色：数据治理委员会（DGC）、数据管理制度指导委员会（DSPSC）、数据管理制度团队（DST）、数据治理办公室（DGO）等。...观点解读 通过对以上内容的学习，"数据小兵"对于要点补充解读如下： 概念和活动 书中重点介绍了（数据治理、数据管理制度、管理制度组织、数据管理服务组织、数据管理执行官、数据治理办公室），强调"数据治理"..."数据小兵"认为"治理"工作的核心需要对公司的治理、IT治理、数据治理，有较好区分，同时就文中描述"治理"反映的是企业内部的"政体"，整体的模式有很多，如：君主制、联邦制...。...经验体会 当前，**很多企业对于IT治理和数据治理没有很好的界定和区分**，这是个普遍的现象。如何真正呈现数据价值，开发和利用好数据资产，需要数据治理作为核心提供数据管理活动的支撑。
数据治理是监督，是战略，数据管理是执行，是战术。数据治理的目的是为了更好地数据管理，数据治理并不直接管理数据，数据管理的目的是让数据发挥更好的作用，创造更高的价值。数据治理是用来协调各方平衡的机制。...数据资产的几大特点包括无形性、增长性、复制性、价值不确定性。数据资产按照服务的方式可以分成两种类型：自用型数据资产和交易型数据资产，也称为赋能型数据资产和使能型数据资产。...赋能型数据资产通常是业务的数据化，将生产经营管理过程中产生的数据进行收集、整理、分析，促进原有业务进一步的价值创造。...使能型数据资产通常指数据的业务化，将数据收集、整理后形成可以对外服务的数据商品，如付费数据库服务等。...下面主要介绍了大数据发展现状和趋势，企业数据治理和数据资产化建设的挑战，详解介绍了企业数据治理能力和数据资产体系建设方案，供企业规划建设数据治理和数据资产管理体系时参考和借鉴。
伴随着数据的流动，尤其是为了解决流动过程中产生的一系列问题，”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量，还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。...数据治理 数据治理定义很多版本，这里给出了DAMA国际数据管理协会对数据治理定义。数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。...因数据治理涉及内容较多，本文先讲较重要的数据质量管理职能。...数据质量管理是数据治理的核心，数据治理工作最终是为了保证在一个组织内生产、供应和使用高质量的数据。...2018 年，中国银行保险监督管理委员会发布《银行业金融机构数据治理指引》，强调高质量的数据在发挥数据价值中的重要性。数据质量是保证数据应用效果的基础。
同样道理，若企业没有做好元数据管理，那么数据消费者或数据分析师会面临上述读者的同类困境：找不到数据、找到没有上下文无法理解数据、理解了数据因数据格式无法使用、内容有误导致结果错误、查询性能低、数据加工好已经错过时效等等问题...元数据是发挥数据价值的前提，是数据治理的基石。 何为元数据 “元数据是关于数据的数据”（准确地说这个定义不大实用，且不易被理解）。...这是统一的数据开发加工入口。每个元数据应用模块都不是独立的，需要其他元数据应用模块如数据资产地图和数据目录集成，便于快速定位分析师要查找的数据和准确地理解数据，从而提高了数据加工或数据分析的效率。...元数据是用数据管理数据，是快速查找数据、精确定位数据、准确地理解数据和快速使用数据的关键。元数据管理还须符合数据标准、较高的数据质量、数据安全、数据共享、合理顺滑管理流程。...在存储、计算和人力成本合理可控、可管理的前提下，使数据价值得最大发挥，是数据全生命周期管理重要组成部分。是提升数据价值发挥的前提，是数据治理的基石。
什么是数据治理,数据治理包含哪些方面？大数据时代的到来，给了我们很多的机遇，也有很多的挑战。...最基础的调整也是大数据的计算和管理，数据治理是一个特别重要的大数据基础，他保证着数据能否被最好的应用，保证着数据的安全，治理等。那么数据治理到底能治什么，怎么治？ 数据治理主要包含七个方面。...数据安全管理 数据安全管理贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。...数据存储管理 在大数据时代，对于数据爆炸式的增长，存储管理也将面临着一系列挑战。如何有效地降低存储资源的消耗，节省存储成本，也是数据治理的一个目标。...需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐 参考文章：[数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些 ](https://zhuanlan.zhihu.com
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。...数据治理的特点 数据治理的组织问题 五步实现成功的数据治理 结论 如果心存侥幸，全凭各个部门自行处理数据，那么你将缺乏统一管理数据的策略，也许会让各个部门制定自己的策略。...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。...数据治理委员会还扮演了调解人的角色，平衡那些存在冲突的需求，在安全担忧与访问需求之间进行协调，确保最高效、最安全的数据管理策略。 五步实现成功的数据治理 1. 建立一个数据治理组织。...拥有一个与时俱进的数据治理组织。数据治理委员会应该与时俱进，因为随着数据治理策略延伸到新的业务领域，肯定需要对策略进行调整。
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