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数据治理这件事其实没有那么难

发布时间:2019-06-12 11:06

     

  作为一名大数据产品工程师,拜读了很多关于数据管理方面的书籍,如大名鼎鼎的《DAMA数据管理知识体系指南》,再比如中国信息通信研究院和大数据技术标准推进委员会发布的《主数据管理实践白皮书(1.0版)》,对于数据治理更有了一些深刻理解,今天就以亿信华辰的一站式数据治理平台——睿治为载体,浅谈一下数据治理的框架以及如何进行。

  产品往往是由需求决定的。2015年,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,将发展大数据作为重要的战略部署,赋予大数据作为建设数据强国、提升政府治理能力、推动经济转型升级的重要地位。经过这么多年的建设,各大企业都积累了一大批数据,这些被企业用以支持业务流程运转的数据,还起到了决策支持、风险控制、产品定价、绩效考核等重要作用。但在实际工作中,也给企业带来了不少烦恼、挑战和各种问题,比如缺少统一标准、低质量数据造成决策失误,以及大量的数据安全隐患等,这些在无形中给很多企业带来了巨大的损失。在这样的背景下,数据治理势在必行,刻不容缓!

  首先,元数据是数据治理的基础。在大数据时代的背景下,数据即资产,元数据实现了信息的描述和分类的格式化,从而为机器处理创造了可能,它能帮助企业更好地对数据资产进行管理,理清数据之间的关系。元数据管理是企业提升数据质量的基础,也是企业数据治理中的关键环节。但做好元数据管理可一点都不简单,好的元数据产品必须得包含元模型管理、元数据采集、元数据检索、元数据分析等功能。睿治元数据管理,它基本吻合了以上需求点,尤其它的的数据地图功能,以一个更高的全局视角去展现元数据,快速形成对于系统元数据框架的理解,相当符合个人的一个学习习惯。

  做好元数据之后,还得针对元数据建立统一的数据标准。数据标准也是数据治理中必不可少的一部分。睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法,通过统一的数据标准制定和发布等一系列的活动,结合制度约束、系统控制等手段,实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理,为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。

  等采集好元数据,搭建好数标体系,这时挡在面前的大山——数据质量管理就出来了。数据质量管理的确不容易:

  而睿治质量管理平台,就是经过多个项目实践应用的打磨,能够充分满足以上需求的一款软件平台。所谓梅花香自苦寒来,经过打磨才能得到美丽的珍珠不是吗?

  现在,经过数据标准的落地评估及数据质量管理,必然会发现各种有问题的数据,这时就需要对数据进行清洗、整合、转换等操作了。睿治数据集成管理支持全拖拽式流程设计器、可视化的调试和预装载、“零”表达式清洗组件等,既可以用于问题数据的修正,也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

  以上元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理组成了数据治理的基础功能,通过这些功能模块得到的数据才能更好得进行管理和应用。但是得到数据不是关键,关键是这些数据价值的展现。

  主数据建设在企业信息化战略中处于核心地位,也是企业数据治理最重要的功能模块之一了,所以主数据往往也被称为“黄金”数据。主数据管理可以确保各个系统间”黄金”数据的一致性、完整性、可控性、正确性,从而提高数据质量,统一实体定义,简化改进流程并提高业务的响应速度。

  流动的数据才能产生更大的价值,数据交换必不可少。睿治平台支持多系统、多类型的数据交换,更是满足各种复杂环境下的部署,这些功能模块中,我本人最爱的就是数据交换!

  数据皆为资产,这里还不得不提到数据资产管理,资产管理可以为用户提供完整的资产视图,管理者在平台上可概览企业资产,通过合理的方式管理内部数据和提供对外查询,共享交换等服务,提升数据价值。

  除了以上一些功能,还有如数据生命周期管理、数据安全这些功能模块,针对数据治理的整体框架和流程,一图以蔽之:

  数据治理整体而言是个较为新兴的互联网产业,但是随着大数据技术应用程度越来越深,其市场也愈来愈大,需求越来越多。大数据发展越快,数据治理越是必不可少!作为大数据产品攻城狮,只能更多的去了解市场,了解需求,做出更加符合市场发展的产品。共勉~返回搜狐,查看更多

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