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数据治理数据资产

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数据资产管理体系时参考和借鉴。

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数据中台 - 数据资产数据治理

什么是数据资产管理 数据资产管理(DAM, Data Asset Management)是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策方案、目的、流程、方法和程序 - 摘自 数据资产管理实践白皮书(4.0版) 3. 数据资产管理所处地位 数据资产管理数据中台架构中的位置,介于数据开发和数据应用之间,处于承上启下的重要地位。 ? 4. 什么是数据治理 数据治理(Data Governance, DG)是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监督和执行)。 传统的数据治理内容通常包含数据标准管理、元数据管理数据质量管理数据安全管理数据生命周期管理等内容。 数据治理的目标是保障数据资产的质量,促进数据资产的价值创造。 5. 数据治理数据资产管理的关系 数据资产管理就是传统的数据治理的升级版,可认为是数据治理2.0,数据资产管理包含数据治理。 ?

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    浅谈数据治理数据管理数据资源数据资产管理内涵及差异点(建议收藏)

    众多新兴学科一样,目前数据治理存在多种定义,各大机构对数据治理的定义,如下表所示: 表2. 组织为实现数据资产价值最大化所开展的一系列持续工作过程,明确数据相关方的责权、协调数据相关方达成数据利益一致、促进数据相关方采取联合数据行动,数据治理数据管理的关系如下图所示: ? 图1.数据治理数据管理关系 数据治理的全过程:从范围来讲,数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后段业务数据库到终端的数据分析,从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统(控制理论中趋稳的系统),从目的来讲 五 数据管理数据资源管理数据资产管理内涵的演进 数据管理数据资源管理数据资产管理有着密切关系和关联,但随着现代数字技术的高速发展,三者在内涵、侧重、延伸等方面存在差异。 ? 图3.数据管理数据资源管理数据资产管理的关系 5.1 数据资产内涵 在数据资产化的大背景下,数据资产管理是在数据管理基础上的进一步发展,可以视作数据管理的升级版,主要区别在以下三个方面: 一是数据管理的视角不同

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    数据资产治理:浅谈数据血缘的作用价值

    数据资产管理数据治理领域,数据之间的血缘关系是一个绕不开的话题,数据血缘的完备程度也是评价一个企业数据中台成熟度的重要度量之一。 2.数据治理成本优化 数据部门通常是一个企业的成本中心(toB商业化数据产品除外),一个中大型数据驱动的互联网企业大数据集群服务器一般会占公司服务器比例在15%~30%,一台服务器成本4W,每天10PB 所以,数据部门除了做增量的业务支撑外,还要常态化的数据治理,把长期没人使用的冷数据进行删除,释放存储和计算资源。 二、数据血缘作用表现形式 1.数据血缘的作用 开篇的场景中的案例是数据血缘的两个典型的作用,总结成一句话就是数据血缘可以帮助数据生产者以及消费者更好地对数据进行追根溯源,提升数据运维、数据治理的效率。 (2)有助于优化数据资产成本 随着业务地发展数据不断增长,任务、数据表只增不减会不断膨胀大数据资源成本。很多时候不是不愿意做数据、服务治理,二是不敢。

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    数据管理数据治理的区别

    当我们谈数据资产管理时,我们究竟在谈什么?就目前而言,我们谈论得最多的非数据管理数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念,两者的准确定义是什么,具体区别又是什么,仍是困扰着许多人的关键问题。 在企业信息管理(EIM)这个定义上,Gartner认为EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治理信息资产的一个综合学科”。 Gartner这个定义不仅强调了数据/信息管理治理上的紧密关系,也重申了数据管理包含治理这个观点。 治理管理的区别 在明确数据治理数据管理的一部分之后,下一个问题就是定义数据管理。 在Gartner的术语表中,没有单独解释数据管理数据治理的概念,取代之的是重点介绍了信息治理和信息管理的概念。 数据治理主要围绕对象:角色 正式的数据治理流程相关的角色是有限的。 数据建模 数据建模是依赖于数据治理的另一个数据管理中的关键领域,它结合了数据管理数据治理两者进行协调工作。

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    数据资产治理-元数据采集那点事

    一、介绍 数据资产治理(详情见:数据资产,赞之治理)的前提要有数据。它要求数据类型全、量大,并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要,它是数据资产治理的核心底座。 在资产治理平台中,我们采集Hive组件的元数据包含:表名称、字段列表、责任人、任务调度信息等。 收集全链路的数据(各类元数据),可以帮助数据平台回答:我们有哪些数据?有多少人在使用?数据存储是多少? 四、数据采集 经过元数据提取,我们可以获取数据全链路中各个平台组件的元数据数据采集指的是把这些元数据入库到数据资产管理系统的数据库中。 如下图所示,目前已接入了各种组件的元数据,并对数据分类统一管理,提供数据字典、数据地图、资产大盘、全域成本账单等元数据的应用。 ? 如果把数据资产治理比作建设高楼大厦,那么不同组件的元数据就是原材料,数据采集就是地基。只有地基打得牢固,数据治理这座大厦才会越建越稳。

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    DAMA数据管理数据治理

    undefined 核心要点 **数据治理**是对数据资产行驶权利和控制的活动集合,它处于数据管理的核心地位、指导其他相关数据管理职能的执行。 概念和活动 **数据管理**需要组织中各方的共同、有效合作关系,能够建立组织业务边界和系统边界的整合,构建企业级的数据视图。 * **数据治理**,是以数据资产管理为核心。 * **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。 * **沟通推广**,沟通对象、沟通频率、沟通方法、沟通工具。 数据治理活动 书中重点对数据战略、数据政策、数据架构、数据标准和规程、法律遵从、问题管理数据管理项目、数据管理服务、数据资产估值、沟通推广、相关的治理框架进行介绍,且对相关内容进行了列表说明,内容具体详细 经验体会 当前,**很多企业对于IT治理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。

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    数据安全运营视角下的数据资产安全治理

    本文从运营角度谈数据资产的安全治理,通过平台化能力实现对涉敏资产识别、评估风险,及一系列治理措施达到风险收敛目的。 数据资产2:数据资产是指由个人或企业拥有或者控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源。 一、目标价值 使用《金字塔原理》中的SCAQ方法来说明为什么要做这件事? 本文主要以敏感数据资产为中心,通过涉敏资产识别、评估风险,及一系列治理措施达到风险收敛目的。 ;“数据存储端”利用数据库敏感字段扫描工具进行扫描识别敏感表,然后建立敏感表上层应用的直接调用关系,识别出“根”服务,进而通过“根”服务继续梳理出调用“根”服务的下游服务,“流量侧”打通无缝对接上, 风险评估一方面需要对风险进行全面准确的风险评估,同时将风险结果(风险大盘)同步至业务管理层,并取得对高危风险的一致认知,为后续风险治理和收敛提供保障。

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    数据治理之元数据管理

    目录 一、概念 什么是元数据? 二、特点 三、分类 1.业务元数据 2.技术元数据 3.管理数据 四、元数据管理工具 ---- 一、概念 什么是元数据? 二、特点 1.元数据一经建立,便可共享 2.元数据是一种编码体系 3.元数据通常是结构化数据数据 4.元数据包含用于描述信息对象的内容和位置的数据元素集,方便查询检索 5.元数据对象相关的数据 存储元数据(表、字段、分区、生命周期);运行元数据(作业类型、实例名称、执行时间);数据同步、计算任务、任务调度等信息;数据质量和运维相关元数据,如任务监控、运维报警、数据质量 3.管理数据 管理领域相关 ,包括管理流程、人员组织、角色职责等。 四、元数据管理工具 初始化配置、元数据采集、提供元数据价值分析:包括血缘分析、健康度分析等,支撑数据资产可视化。 1.Apache Atlas 2.Netflix Metadata

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    数据治理数据质量管理

    目录 一、概念 二、不同角度看数据质量 1.从理论层面看数据质量: 2.从程序员视角看数据质量: 3.从架构的环节看数据质量: 三、影响因素 1.技术: 2.业务: 3.管理: 四、解决方案(DQC) ) 5.及时性(约定时间获取数据) 6.安全性(权限管理) 7.自查性(监控校验规则) 8.规范性(码值规范、格式规范(身份证、日期等)) 9.周期性(数据生命周期) 10.可追溯性(上下游血缘信息追踪 2.数据源存在数据质量问题 3.数据采集过程质量问题 4.数据传输过程的问题 5.数据装载过程的问题 6.数据存储的质量问题 7.业务系统各自为政,烟囱式建设,系统之间的数据不一致问题严重 2.业务: 1.业务需求不清晰 2.业务需求的变更 3.业务端数据输入不规范,常见的数据录入问题 4.数据作假 3.管理: 1.没有明确数据归口管理部门或岗位,缺乏数据认责机制,出现数据质量问题找不到负责人 2. 四、解决方案(DQC) 1.数据资产管理数据认责、数据资产分类、数据资产定级) 2.代码提交核查(上线、发布、提交、变更等数据生产加工各环节卡点校验) 3.数据处理风险监控(规则配置、执行规则、数据统计

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    数据治理之主数据管理MDM

    目录 一、概念 主数据(Master Data): 主数据管理(MDM ,Master Data Management): 二、特点 三、主数据管理的关键活动: 1.主数据管理计划: 2.主数据管理执行 主数据管理(MDM ,Master Data Management): 是一系列规则、应用和技术,用以协调和管理企业的核心业务实体相关的系统记录数据。 二、特点 数据价值高、稳定性强、数量少、影响范围广 三、主数据管理的关键活动: 1.主数据管理计划: 依据企业级数据模型,明确主数据的业务范围、唯一来源系统识别原则;定义主数据数据模型(或主辅数据源分布 )、数据标准、数据质量、数据安全等要求或规则,并明确以上各方面组织全面数据资产管理的关系; 2.主数据管理执行:  依托平台工具,实现核心系统数据存储库数据同步共享; 3.主数据管理检查:  对主数据质量进行检查,保证主数据的一致性、唯一性;记录主数据检查的问题; 4.主数据管理改进: 总结主数据管理问题,制定主数据管理提升方案,持续改进主数据质量及管理效率。

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    数据治理(五):元数据管理

    数据治理可以提供数据管理、分析数据血缘关系、分析数据影响等,实现对复杂的数据环境监控管理,为企业提供安全可信的数据,为数据仓库的运行维护提供有效支撑。 简单来说,数据是公司中非常有价值的资产,这些数据包含各种数据源,各种业务,各种处理层次,对于这些资产需要有序、高效、统一的管理,这就需要一个元数据管理系统,元数据管理数据治理中非常重要的一个核心,元数据的一致性 二、元数据管理工具-Atlas在大数据时代,目前最成熟的Hadoop体系兼容比较好的元数据治理平台就是Apache Atlas。 为寻求数据治理的开源解决方案,2015年,Hortonworks公司联合其他厂商用户于发起数据治理倡议,然后,包含数据分类(资产目录及数据字典)、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理功能的Atlas 为组织提供开放式元数据管理治理功能,用以构建其数据资产目录,对这些资产进行分类和管理,并为数据科学家,数据分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。

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    数据管理数据治理数据管控

    数据管理是指通过规划、控制提供数据和信息资产职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,以获取、控制、保护、交付和提高数据和信息资产价值。 广义的数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行),指导其他数据管理职能如何执行,在高层次上执行数据管理制度。 组织为实现数据资产价值最大化所开展的一系列持续工作过程,明确数据相关方的责权、协调数据相关方达成数据利益一致、促进数据相关方采取联合数据行动,数据治理数据管理的关系如下图所示, 数据治理的全过程,从范围来讲 数据资源已成为各大企业战略资产,而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。有效的数据治理是一个持续性的过程,也是逐步实现数据价值的过程。 所以数据治理是企业信息化的基石,数据资产是企业战略发展的核心价值,数据管理为企业赋能。

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    数据治理(三):数据质量管理

    数据质量管理​​​​​​​一、数据质量概述在大数据早期,做数据治理最主要的目的,就是为了提升数据质量,让报表、分析、应用更加准确。 到今天,虽然数据治理的范畴扩大了很多,我们开始讲数据资产管理、知识图谱、自动化的数据治理等等概念,但是提升数据的质量,依然是数据治理最重要的目标之一。 通过科学的数据质量管理,持续地提升数据质量,已经成为组织内刻不容缓的优先任务。 二、数据质量问题根源做数据质量管理首先要搞清楚数据质量问题产生的原因,原因有很多方面,例如:技术、管理、处理流程、业务逻辑错误等都会碰到,但从根本上来讲数据质量问题产生的绝大多数原因在业务上。 从业务角度着手解决数据质量问题,重要的是建立一套科学、可行的数据质量评估标准和管理流程。三、​​​​​​​数据质量保障原则评估数据质量的好坏,业界标准并不统一。

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    数据安全实践之数据资产管理

    前言 在企业安全建设中,资产管理是很多安全工作的基础。而数据资产管理可以帮助我们更准确的发现安全风险,执行更有效的控制措施,在数据安全体系化建设中也有着举足轻重的作用。 数据安全视角的数据资产 ? 整体架构价值 数据资产管理主要分为三部分:数据采集,数据整合识别,数据使用 ? 数据资产收集 数据一般在数据库,文件中静态存储,也通过应用,工具等方式进行流转。 2.数据所属应用,应用数据接口 应用一般从CMDB或公司的资产管理平台中获取,注意的是需要有一个唯一标识将应用和数据库进行关联。 ,已发布公告等 数据资产管理中阈值数据分级分类字典,如: 数据标签 数据分类 数据分级 手机号 用户数据 L3 用户画像 用户数据 L3 员工工资 公司数据 L3 昵称 用户数据 L0 敏感数据识别

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    数据资产管理实战

    经过抽象,数据资产管理模型分为三层:业务分类→业务对象→数据资产 在实物资产管理时,通过固定资产标签进行唯一确认。那么在数据资产管理时,同样需要对数据资产进行全局确认(数据资产全局唯一标识)。 数据资产管理平台提供了如下能力: 1、一体化的数据资产管控(注册、审计、统计、影响分析等) 2、多环境的数据资产使用同一套管理办法及流程,存储模型、业务域没有关系 那么,我们首先来看看如何快速实现异构环境的数据资产注册 ,将数据的价值提升,为日后基于大数据的应用业务创新提供了有效支撑。 关于作者 徐松林 资深咨询顾问 2007年加入普元,现任通信事业部技术总监,负责普元产品解决方案在通信行业的推广和应用,拥有十年以上大型企业信息化架构设计建设经验。 徐松林对大数据治理、服务治理、能力开放等企业数字化转型领域有着深入的研究和洞察,并对通信行业信息化建设有着丰富经验。 ?

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    数据资产管理实战

    经过抽象,数据资产管理模型分为三层:业务分类→业务对象→数据资产 在实物资产管理时,通过固定资产标签进行唯一确认。那么在数据资产管理时,同样需要对数据资产进行全局确认(数据资产全局唯一标识)。 搭平台:建设数据资产管理平台,实现数据资产管理 实现异构环境下的数据资产管理 根据业务目标的不同,数据资产存放在数据流、Hadoop、MPP、数据库、内存网格等异构环境中。 数据资产管理平台提供了如下能力: 1、一体化的数据资产管控(注册、审计、统计、影响分析等) 2、多环境的数据资产使用同一套管理办法及流程,存储模型、业务域没有关系 那么,我们首先来看看如何快速实现异构环境的数据资产注册 第三部分:实施大数据资产管理的项目效果 根据前面介绍的大数据资产管理方法论,普元主导实施了一系列大数据资产管理类项目。 ,将数据的价值提升,为日后基于大数据的应用业务创新提供了有效支撑。

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    【大数据】大数据时代的数据资产管理

    下面我们就用资产的要素来盘点一下什么样的数据符合资产的要求: 1被企业拥有和控制 专利权为代表的知识产权相比,数据所有权问题还比较模糊。 第一方、第二方数据相比,第三方数据的产权问题比较复杂。出于对敏感数据泄露的担心和数据资产定价困难方面的考虑,第一方和第二方数据的拥有者很少直接进行数据交易或授权。 之相反倒是常有从这些公司的流出的内部数据放在网上供人付费下载。这也正是数据当前阶段还不能和资产划等号的一个生动体现。 之相类似,对于通过交易手段获得的数据,应按照实际支付的价款作为入账价值计入无形资产。 金融市场是现代金融体系的重要组成部分,由于其具有融资、调节、避险和信号的功能,对于资产的优化配置和合理流动起到了巨大的促进作用。之相类似,推动数据交易市场的建设,必然能加速数据资产化的进程。

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    数据中台建设(七):数据资产管理

    数据资产管理 随着企业数据越来越大,企业意识到数据是一种无形的资产,通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用,能盘活并充分释放数据的巨大价值。 通过数据资产管理可以保证数据的全生命周期高质量的能力,还可以为各类角色用户提供数据资产的直观视图,方便用户查看和使用数据资产,构建数据资产管理的最终目的是为了提升数据价值,使数据持续赋能业务。 数据资产管理和传统的数据治理实际上区别不大,包含了所有数据治理内容,同时还有数据价值管理数据共享管理内容,可以认为数据资产管理就是数据治理的升级版,是数据治理2.0版本。 操作元数据数据操作相关的描述性数据。例如:人员信息数据上传人,上传时间,修改时间等。 管理数据数据管理相关的描述性数据。例如:人员信息数据访问权限,安全等级,质量等级,过期时间等。 五、数据安全管理 企业有些数据非常重要且敏感,这些数据大部分集中在应用系统中,例如银行系统中客户的联络信息、资产信息等,如果不慎泄露,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治理过程中是相当重要的

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