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。
数据治理的诀窍 在传统数据平台阶段，数据治理的目标主要是做管控，为数据部门建立一个的治理工作环境，包括标准、质量等。...数据治理在系统层面包括数据标准、元数据、数据质量、生命周期管理、数据安全、数据资产共六大核心模块；在管理层面需要通过数据治理组织、数据治理流程进行支撑保障。...数据治理1.jpg 数据治理落地的4个阶段 数据治理的落地建议分为4个阶段： 1、建组织：需要打破企业内部壁垒，构建多部门共同参与的数据治理组织，提升数据治理重要性。...成立数据治理专项团队，包括数据治理委员会、数据治理团队、各业务部门等层层递进的组织架构。在绩效、团队、资源等方面支持数据治理的持续运营，达成企业数据中台的数据战略体系转型。...规范包括发布数据治理管理规范、数据治理流程规范、建立数据治理标准化闭环流程、明确线上管理要求，并通过运营闭环化、流程线上化、服务集中化形成常态化机制推进数据治理工作。
13 2023-07 读书笔记|DAMA-第三章 数据治理 DAMA认证的教材，没报考也没报班，但是买了书。...首先是数据资产度量的方法和的会计原则。数据如果作为一种资产的话，对应的价值确实难以度量。这一节给了一些可以实操的办法，比如替换成本，风险成本等。 第二个知识点是法律规则。
简介：DAMA：国际数据管理协会，是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会，是当前国际上在数据治理领域最权威的机构。...DMBOK2则是DAMA组织众多数据管理领域的国际级资深专家编著，深入阐述数据管理各领域的完整知识体系。它是市场上唯一综合了数据管理方方面面的一部权威性著作。...、文件和内容管理 阶段4、实现高级实践，如数据挖掘和大数据分析 4、DAMA数据管理框架的进化 四、数据治理语境关系图 1、数据管理和数据治理 在正式讲数据治理之前，先区分下数据管理和数据治理的区别...2、数据治理整体介绍 数据治理是DMBOK中的核心内容，不仅在11个数据管理职能中，处于中心位置，并且在每一个单独的数据管理职能中，都有数据治理的部分。...这些蓝图将数据治理活动与业务需求联系起来。定期衡量和沟通数据治理对业务的帮助，对于数据治理持续获得支持是至关重要的。 2）数据治理路线图（DG Road Map）。
本篇介绍"DAMA数据管理知识体系指南—引论"。 本章重点从数据资产的重要性、数据管理职能、数据管理专业及DAMA-DMBOK指南进行概述。...数据的认识已经不仅仅是IT角度，更多的是数据资产的开发、利用角度的数据管理服务组织 数据管理专业 数据管理十大职能：数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、数据质量管理、参考数据和主数据管理...数据管理是新兴的职业定位，也是新兴的行业。 DAMA-DMBOK指南 DAMA—数据管理协会，数据管理专业组织。提供标准的（CDMP）数据管理专业人士认证。...数据管理职能 本书从"管理"角度提出数据管控要求，这里"数据小兵"补充引入 御数坊 刘晨 《小议数据与治理》观点："数据管理是规划、控制和提供数据资产，发挥数据资产的价值；数据治理，则是对数据资产官活动的行驶权利和控制的活动集合...数据治理制定正确的原则、政策、流程、规程，确保以正确的方式对数据和信息进行管理。"
（十大职能），数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。...主要交付物，十大职能协同交付成果（8项：数据战略、数据架构、数据服务、数据库、数据、信息、知识、智慧）； 消费者，交付成果的受益者； 测量指标，各职能的工作绩效（指标：数据价值、数据质量、数据管理方案...对于战略目标和非战略目标，则是从职能战略的数据资产价值最大化和企业内部数据管控优化进行介绍。 "数据小兵"认为，企业数据管理可以考虑更广阔的范围，如：数据竞争战略、数据变革...等角度进行考虑。...指导原则 本书中对于指导原则方面的介绍包括：数据资产、数据资产的有效利用、数据管理组织和人员、数据管理职能和职业。..."数据小兵"认为，"业务"、"数据"、"IT"，三者的边界很难进行清晰的界定，与其很难，《DAMA 数据管理知识体系指南》也是力求让大家较为清晰的区分，"数据"作为职能的新兴职能和职业的定位的必要性，但在实际的职能与活动中应综合考虑本企业对于数据管理的职能范围
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。...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 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。...在DAMA数据管理知识体系指南和DCMM中都包含了数据治理的内容。国际数据管理协会（DAMA）给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。...（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。...数据资产管理与数据治理的关系 DAMA和DCMM对数据治理的定义都是：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）。...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。
DAMA1.0中，数据管理包括十大职能： DAMA-DMBOK是参照项目管理协会出版《项目管理知识体系指南》的模式，类似的还包括PMBOK、ITIL、ITSM。...、数据治理及数据资产化的管理过程。...绝大多数数据管理产品是基于数据质量管理的。DAMA中强调的比较多的是数据管理制度、企业视角、文化变革领导力、组织架构。...”，的确数据治理不是单纯的技术专家能够胜任的；要站在业务高度和跨域业务进行协作，明确当前数据治理的问题（这个问题不是高大上的泛泛而谈，而是针砭时弊、切中要害）和将来的收益；要站在管理角度，帮助企业进行数据治理培训...、提升数据治理意识、构建数据治理团队；还要有具备良好的公关能力，协调各方面利益，做好上中下、甲乙丙丁戊等方的沟通。
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
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”。
📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
