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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理的價值體系

時間：2022-08-26來源：互聯網瀏覽數：612次

數據治理的價值體系包括：
對數據的共同理解——數據治理為數據提供了一致的視圖和通用術語，同時各個業務部門保留了適當的靈活性。
提高數據質量——數據治理創建了一個確保數據準確性、完整性和一致性的計劃。
數據地圖——數據治理提供了一種高級能力，可以了解與關鍵實體相關的所有數據的位置，這是數據集成所必需的。就像 GPS 可以代表物理景觀并幫助人們在未知景觀中找到方向一樣，數據治理使數據資產變得可用并且更容易與業務成果聯系起來。
每個客戶和其他業務實體的360 度視圖——數據治理建立了一個框架，以便企業可以就關鍵業務實體的“單一版本真相”達成一致，并在實體和業務活動之間創建適當的一致性級別。
一致的合規性— 數據治理提供了一個平臺來滿足政府法規的要求，例如歐盟通用數據保護條例 (GDPR)、美國 HIPAA（健康保險流通與責任法案）和行業要求，例如 PCI DSS（支付卡行業數據安全標準）。

改進數據管理——數據治理將人的維度帶入高度自動化、數據驅動的世界。它建立了數據管理的行為準則和最佳實踐，確保傳統數據和技術領域（包括法律、安全和合規等領域）以外的問題和需求得到一致解決。

數據服務：通過數據的采集、清洗、導入，提升數據質量，確保數據的一致性。這部分體現著主數據治理的關鍵價值。
數據流通：通過實現信息整合和分發機制，支持跨業務、跨部門、跨系統的信息流轉和協同。這部分體現著業務數據治理的關鍵價值。
數據洞察：通過消除數據內在的質量缺陷，明確數據之間的關聯關系，幫助數據分析人員更好地理解數據，實現數據洞察。這部分體現著分析數據治理的關鍵價值。
最終，數據治理體系的搭建工作才能算完成，古人的“道法術器勢”哲學思想理論顯得尤為博大精深。
關于數據治理的價值體系包括哪些方面，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關于數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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