智能數據治理平臺

睿治作為國內功能最全的數據治理產品之一，入選IDC企業數據治理實施部署指南。同時，在IDC發布的《中國數據治理市場份額》報告中，連續四年蟬聯數據治理解決方案市場份額第一。

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睿治智能數據治理平臺

IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

以元數據為基礎的數據治理策略

時間：2019-09-04來源：知乎瀏覽數：680次

什么是數據治理策略？
數據是公司資產。為了更快地做出決策，用戶必須信任它。數據治理打破了整個企業中不同系統的數據孤島，并建立了一套流程，標準和策略，以使企業范圍內的數據可以消耗。自動數據治理平臺可以快速安全地將可信數據提供給需要它來執行工作的業務用戶。協作是整個組織成功使用數據的關鍵。所有業務用戶都需要知道在哪里可以找到正確的數據，并對數據的含義有共同的理解。可用業務數據的數量，種類和范圍呈指數級增長，使得查找，理解和信任變得越來越困難，盡管這對于從中獲取價值至關重要。

系統就位 - 就像受管理的數據目錄一樣 - 使用戶能夠以業務術語理解數據，同時還建立數據集之間的關系和關聯。要做到這一點，首席信息官需要與首席數據官（CDO）合作，管理以治理為基礎的數據戰略，將正確的數據傳遞到正確的手中以推動業務轉型。

CIO和CDO必須在提供業務方面相互支持，而且兩者都不能單獨成功。要使數據治理策略取得成功，每個業務負責人必須在其DNA中擁有數據。CDO的任務是構建這些組織實踐和行為，以協調這一基礎變革，從而成為一個數據驅動的組織。

為了確保在正確的時間掌握正確的數據，組織必須通過快速采取敏捷數據流程，使業務更快地移動并對內部和外部更加敏感，從而無情地識別和減少不良數據孤島。數據需求。最重要的是，他們需要確保團隊與共同愿景保持一致，并以務實的方式推動預期結果。

數據幾乎滲透到業務的每個方面，是數字化轉型的基礎。治理工作應與數字化工作緊密相關。深入研究云，物聯網，人工智能和機器學習等技術，在組織能夠充分發揮這些技術的全部潛力之前，必須采用數據治理策略。在實施新技術時，數據通常是最大的問題，而且越來越多的消費者受到數據驅動決策的影響。數據必須正確且無偏見，才能使技術產生正確的影響。有缺陷的數據只會減緩數字化轉型。

例如，在Forrester首屆數據戰略和見解會議上，我們了解到人工智能支出由于缺乏對算法數據的信任而停滯不前。數據治理是這個問題的解決方案，提供數據可見性和數據質量的好處 - 如果不實施健全的治理，就不會對AI產生信任。

元數據管理
數據治理操作模型可以支持業務和技術元數據的捕獲和管理。我和很多公司的人交談過，他們表示他們不知道他們的數據在哪里以及它意味著什么。可以使用許多不同的工具創建技術元數據。理想情況下，可以提供強大的數據目錄和譜系。此信息很有用，但該數據的業務定義是一項關鍵需求。

數據治理辦公室可以協調公共業務語言的開發，甚至是受影響業務領域的業務術語表，利用數據域所有者和業務數據管理員，并確保將此信息與技術元數據集成以獲得企業數據的完整視圖，無論它居住在哪里。這種努力可以為組織帶來的價值是巨大的。

無論是與新開發還是持續監控/維護相關，數據治理和數據質量自然相互補充。強大的數據質量管理程序需要數據分析，定義業務規則以確保“正確”數據，實施這些業務規則，持續監控關鍵數據項，并確保采取糾正措施以繼續提供高質量數據。?

數據治理辦公室是協調和確保數據質量管理流程持續發展的重要領域。上述許多活動最好由業務數據管理員和技術數據管理員執行。如果沒有數據治理計劃，很難找到任何人“擁有”正在進行的流程以確保持續的高質量數據。

數據生命周期管理
數據生命周期以多種方式定義。簡而言之，數據是（1）創建，（2）存儲，（3）使用，（4）存檔或銷毀。數據治理有助于制定支持此生命周期的策略和過程。

例如，數據域所有者與公司的適當領域（風險，法律，合規等）合作，可以定義有關數據存儲，數據架構，數據標準，數據質量，數據分類，數據訪問，數據使用，數據共享和數據保留。然后，數據管理辦公室可以與數據域所有者合作，在實施這些策略后確定適當的監控指標。如果沒有數據治理運營模式，協調這些要求并確保合規是一項復雜的工作。