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在当今数据驱动的商业环境中,企业数据治理已成为提升运营效率和管理水平的关键。有效的数据治理不仅能保障数据的安全和质量,还能确保数据资产的最大价值化。然而,企业数据治理的实施是一个复杂的过程,它涉及到技术的应用、组织架构的建设以及实施策略的规划。
在确定了技术实施方案和组织管理架构,下面需要进行数据治理体系的落地实施。
在大型企业中一般会开发一个完整的数据治理平台,囊括所有数据治理功能,对外提供平台服务。
1)核心功能
数据治理平台作为数据治理的产品体系,旨在保障数据平台的数据是安全、可靠的、标准的、有价值的。
数据资产管理:提供面向用户的场景化搜素,提供全景数据资产地图,方便快速查找资产和资产分析
数据标准管理:统一定制数据标准,提高包括字段、码值、数据字典管理,保障业务数据和中台数据的统一标准
数据质量监控:提供事前、事中、事后的数据质量体系,支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能
数据安全:提供数据安全脱敏、安全分级和监控
数据建模中心:统一建模,提供业务系统建模和模型管理
2)元数据管理
元数据管理系统作为数据治理平台的前端展示门户,帮助实现对数据资产的快速检索能力,提高数据使用有效性和效率。
通过建立完整且一致的元数据管理策略,提供集中、统一、规范的元数据信息访问、查询和调用功能。
3)数据质量
数据质量监控:支持所有用户进行数据质量监控规则配置
规则阻断:配置数据质量监控阻断规则,数据质量出现差异可实时阻断下游作业运行,屏蔽错误结果链路扩散。
告警:数据质量出现预设偏差,及时发出预警通知及时修复
4)数据标准
支持定制统一的数据标准平台,包括字段标准管理,码值标准管理以及字典管理,业务源数据和中台数据统一标准。
5)数据安全
基于集团数据资产实现数据安全分级管理,自动识别安全信息;提供数据访问安全行为监测,及时识别访问风险。
数据治理评估
数据治理平台开发完成并运行,需要对整体数据治理体系的效果进行验证和评估。
1)数据资产
通过构建数据资产管理体系,实现资产全覆盖,并支持全局搜索和精准定位目标资产。
实现全局搜索,面向用户提供场景化检索服务
支持标签、数据地图、表名和字段名等多种检索维度
支持进行数据地图,源业务数据字典的结果筛选
比如支持PV/UV用户搜索和资产展示,明确服务目标
2)数据标准
新旧数据标准沉淀,打通了数据建模工具、数据标准库和词根标准库,落地数据标准和词根。
实现数据标准库100%拉通
智能识别数据标准和引用
客户端同步更新数据标准、词根
3)数据安全
保持事前制度建设、事中技术管控、事后监控审计的原则建立全流程数据安全管控体系。
基于以上数据安全管控体系,支持数据安全定级,构建灵活的数据安全共享流程。
4)数据质量
通过数据质量雷达图,定期进行数据和任务质量打分,综合考察数据质量效果。
数据完整性:查看数据项信息是否全面、完整无缺失
告警响应程度:日常管理、应急响应、降低影响;避免数据损毁和丢失
监控覆盖程度:确保数据遵循统一的数据标准和规范要求
作业稳定性:监控作业稳定性,是否存在作业异常等问题
作业时效性:检查任务对应的数据项信息获取是否满足预期要求
综上所述,企业数据治理是一个涵盖技术、组织架构和实施策略多个维度的复杂过程。通过构建强大的数据治理框架与平台、实现精细化的组织架构管理,以及制定合理的实施策略与持续改进机制,企业能够确保其数据治理工作的有效性,从而在数据驱动的商业竞争中占据有利地位。
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