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。...，这才是数据治理的真正闭环，也是治理价值的最终体现。...Owner，对于Owner来讲，修正是个压力也是个苦力活，压力的感知是必须的（如：系统明确告知无法按时修正的话将上报通知配置管理员和配置经理），无压力则无动力，苦力活的解决也是 “减负增效”的核心，落到产品工具上来讲...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...总结 以上围绕着CMDB数据治理的策略和产品实践的方法进行了分享，大家可以看出CMDB在企业的落地远不是工具部署这么简单，我们更应该从主数据的本质出发，从组织和管理视角出发多去思考配置管理应该如何建设、
前言 伴随着企事业单位信息化不断的深入、各种技术持续的发展以及人们对数据治理的认知不断加深，数据治理工具在过去的20年也不断的发展，笔者以某世界500集团企业案例为原型，介绍数据治理工具发展及变迁及未来发展趋势和方向...二数据治理管理工具演变历程及各自阶段典型特点 笔者根据20年的从业信息化行业经验，总结了数据治理工具演变历程和在不同阶段典型特征。 ? 图1....数据治理管理工具演变历程 1)第一代数据治理工具-编码时代(起步期，1994-2004年) 在这个时代里，企事业单位各种MIS系统得到较好的发展和应用，最典型莫过于是物资管理系统、进销存系统、PDM系统等信息系统...数据治理平台技术架构 实现数据打通，业务融合协同，共享、共用的中台工具开发数据治理产品。...三数据治理管理工具功能架构 数据治理管理工具用于落实数据管理体系，实现数据管理自动化，提高数据管理效率，确保数据质量、实现安全数据共享。
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
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。...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。...最好从一个试点项目开始，并在一组数据上对其进行测试。试点项目是向利益相关者展示数据治理对关键业务目标（例如合规性和投资回报率）的影响的有用方式。 公司应仔细评估用于管理企业数据的软件和其他技术工具。
数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。 ...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。...在《数据治理工具图谱研究报告》中描述数据治理的目标是提升数据价值，是组织推动战略落实的基础，它由管理体系和技术体系共同组成，包括组织、制度、流程、技术及支撑工具等。 数据治理的三个目标？...数据安全治理 Gartner提出的数据安全治理框架认为数据安全治理不能仅是一套集成了各类数据安全工具的产品解决方案，而是需要从上而下贯穿整个组织架构，覆盖组织的全体人员，形成组织全员对数据安全治理目标的一致共识...数据安全治理的视角： Gartner提出，数据安全治理不仅仅是一套用工具组合的产品解决方案，是从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑，自上而下贯穿整个组织架构的完整链条。
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。...数据治理工具还允许分析人员采用数据集标记定性问题，并通过解决方案跟踪这些问题。 认证 数据治理工具可以识别哪些数据集和可视化已通过认证，并跟踪其所有权和认证随时间的变化信息。...认证细节可以从用于报告的BI工具的底层元数据中提取，也可以直接在治理工具中执行认证任务。 使用情况统计 一些工具的使用情况统计信息是从底层BI工具收集的，并应用数据治理工具呈现给分析师。...应用这些工具进行数据治理需要大量的持续投资，因此许多组织希望从这些投资中获得可观的投资回报。 什么是BI治理？
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。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。...本文选自《数据治理：工业企业数字化转型之道》一书，带你深入了解企业级时序数据处理。 通用大数据处理工具的不足 在物联网、车联网、工业互联网兴起之后，大家都想用通用的大数据平台来处理其中的数据。...功能和特点 时序数据处理工具（系统）需要具备哪些功能？ 与通用的大数据处理工具相比，它具备什么样的特点呢？下面仔细分析一下。 1、必须是高效的分布式系统。...对于数据采集部分，因为标准性不够，就不对具体工具做介绍了。 时序数据处理工具 采集后的数据一般通过网络被送往服务器或云端进行处理。...相对数据采集工具而言，数据处理工具比较统一，下面对几个流行的工具进行介绍。
误区四：工具是万能的 很多客户都认为，数据治理就是花一些钱，买一些工具，认为工具就是一个过滤器，过滤器做好了，数据从中间一过，就没问题了。...其实上面的想法是一种简单化的思维，数据治理本身包含很多的内容，组织架构、制度流程、成熟工具、现场实施和运维，这四项缺一不可，工具只是其中一部分内容。...因此，配置足够强的实施顾问和实施人员，帮助客户逐步打造自身的数据治理能力，是一项非常重要的工作。 总结：记住，做数据治理不是去逛逛shopping mall，选几样称心应手的工具回来就万事大吉了。...开展好数据治理不能迷信工具，组织架构、制度流程、现场的实施和运维也非常重要，缺一不可。...我在给客户做数据治理咨询的时候，发现很多客户认识不到数据质量问题产生的根本原因，局限于只想从技术角度来解决问题，希望通过购买某个工具就能解决质量问题，这当然达不到理想的效果。
《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、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。
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
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”。
📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
以数据应用核心，数据治理平台工具为支撑，在数据治理组织/制度保障下，不断通过数据治理手段，推动实现数据标准化及业务标准化，实现业务、技术、管理、平台的有效联动。...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。...、数据生命周期管理、数据安全管理八大职能，实际过程中，企业通常会合并管理； 数据治理平台工具包括数据开发平台、数据资产管理平台、数据质量管理平台、数据服务平台，通常数据治理平台工具基于数据治理的阶段功能并不完全一致...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...、数据治理平台工具等实现智能管理，企业数据思维认知全面提升。
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。...* **数据管理服务**，对数据和信息资产提供的相关服务。 * **数据资产估值**，数据资产的确认和计量。 * **沟通与推广**，沟通对象、沟通频率、沟通方法、沟通工具。...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...。
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。...不过我们往往会运用同样的层级结构，再增加数据层。这种层级结构为数据、信息、知识、智慧。在这种观点下，数据是通过工具或机器搜集的原始资料。...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。
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）。...从数据、信息、知识和智慧人类认知领域的层次结构来讲，数据是通过工具或机器搜集的原始资料。确切地说，数据是原始、未经处理的资料或潜在信息。信息就是经过某种处理并供人使用的数据。...还包括未采集数据资产管理平台的元数据信息，实际数据还分布在各个源系统的数据，需要抽取、转换、清洗和加载到数据平台的相关流程和ETL工具，便于业务用户元数据查找和数据使用。...在传统的ETL工具如Informatica、DataStage和开源Kettle中都有相应血缘关系，以informatica ETL工具的表级血缘关系和字段级血缘举例，如图： （上图：表级血缘关系）...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
