1，企業(yè)數(shù)據(jù)治理的目標是什么2，什么是數(shù)據(jù)治理3，數(shù)據(jù)治理包括哪些內(nèi)容 csdn4，數(shù)據(jù)治理三個階段是什么5，企業(yè)數(shù)據(jù)治理的重點和難點6，什么是數(shù)據(jù)治理7，數(shù)據(jù)治理實踐與應(yīng)用場景治理的應(yīng)用拓展與價值實現(xiàn)8，怎么實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)治理的項目數(shù)據(jù)治理的要點 流程及其需要注意的事1，企業(yè)數(shù)據(jù)治理的目標是什么
企業(yè)數(shù)據(jù)治理的目標主要體現(xiàn)在降低成本，提升盈利的過程。
2，什么是數(shù)據(jù)治理
數(shù)據(jù)治理是指從使用零散數(shù)據(jù)變?yōu)槭褂媒y(tǒng)一主數(shù)據(jù)、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業(yè)范圍內(nèi)的綜合數(shù)據(jù)治理、從嘗試處理主數(shù)據(jù)混亂狀況到主數(shù)據(jù)井井有條的一個過程。 數(shù)據(jù)治理的全過程 數(shù)據(jù)治理其實是一種體系，是一個關(guān)注于信息系統(tǒng)執(zhí)行層面的體系，這一體系的目的是整合it與業(yè)務(wù)部門的知識和意見，通過一個類似于監(jiān)督委員會或項目小組的虛擬組織對企業(yè)的信息化建設(shè)進行全方位的監(jiān)管，這一組織的基礎(chǔ)是企業(yè)高層的授權(quán)和業(yè)務(wù)部門與it部門的建設(shè)性合作。從范圍來講，數(shù)據(jù)治理涵蓋了從前端事務(wù)處理系統(tǒng)、后端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫到終端的數(shù)據(jù)分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環(huán)負反饋系統(tǒng)（控制理論中趨穩(wěn)的系統(tǒng)）。從目的來講，數(shù)據(jù)治理就是要對數(shù)據(jù)的獲取、處理、使用進行監(jiān)管（監(jiān)管就是我們在執(zhí)行層面對信息系統(tǒng)的負反饋），而監(jiān)管的職能主要通過以下五個方面的執(zhí)行力來保證——發(fā)現(xiàn)、監(jiān)督、控制、溝通、整合
3，數(shù)據(jù)治理包括哪些內(nèi)容 csdn
摸家底階段內(nèi)容：企業(yè)元數(shù)據(jù)梳理和采集目標：構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫建體系內(nèi)容：建立企業(yè)標準和質(zhì)量提升體系目標：提升數(shù)據(jù)質(zhì)量促應(yīng)用內(nèi)容：自服務(wù)通道、構(gòu)建企業(yè)知識圖譜目標：數(shù)據(jù)智能應(yīng)用
4，數(shù)據(jù)治理三個階段是什么
數(shù)據(jù)治理分為四個階段：第一階段，梳理企業(yè)信息，構(gòu)建企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫。首先要清楚企業(yè)的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)關(guān)系，對企業(yè)資產(chǎn)形成業(yè)務(wù)視圖、技術(shù)視圖等針對不同用戶視角的展示。第二階段，建立管理流程，落地數(shù)據(jù)標準，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。從企業(yè)角度梳理質(zhì)量問題，緊抓標準落地。第三階段，直接為用戶提供價值。本階段依賴于前兩個階段的建設(shè)，為用戶提供方便的獲取數(shù)據(jù)的途徑。第四階段，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)價值。通過多種手段對多種來源的數(shù)據(jù)進行分析，形成企業(yè)知識圖譜，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的深層價值。通過這4個階段的建設(shè)，建立起全企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管控平臺，以用戶為中心，由用戶使用數(shù)據(jù)并通過用戶的使用優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，既達到了數(shù)據(jù)治理的目標，也最大限度的發(fā)揮了數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)治理方案：有關(guān)數(shù)據(jù)治理的問題并不能在企業(yè)的單一部門得到解決。這需要it與業(yè)務(wù)部門進行協(xié)作，而且必須始終如一地進行協(xié)作，以改善數(shù)據(jù)的可靠性和質(zhì)量，從而為關(guān)鍵業(yè)務(wù)方案提供支持，并確保遵守法規(guī)。informatica能夠提供企業(yè)級數(shù)據(jù)治理解決方案，該解決方案可以在本地或云中使用，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)中均有使用案例，可以滿足業(yè)務(wù)和it部門的需求。informatica可提供功能齊全而又穩(wěn)健可靠的數(shù)據(jù)治理解決方案，具備交付可信、安全的數(shù)據(jù)和啟動成功的元數(shù)據(jù)管理方案所需的全部精確功能。informatica axon提供端到端智能數(shù)據(jù)治理解決方案，以整體、協(xié)作的方法將員工、流程和系統(tǒng)流暢融合，從而實現(xiàn)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)成果。axon data governance作為協(xié)作中心，為成功實施數(shù)據(jù)治理計劃提供支持。
5，企業(yè)數(shù)據(jù)治理的重點和難點
1.需要企業(yè)高層支持，將數(shù)據(jù)治理工作放在企業(yè)重點工作中，保證對數(shù)據(jù)治理項目人力物力的投入，提高數(shù)據(jù)治理相關(guān)部門和人員的執(zhí)行力。2.建立完善的數(shù)據(jù)治理組織，數(shù)據(jù)治理管理制度，并明確組織內(nèi)各角色的職責(zé)。數(shù)據(jù)治理團隊可由業(yè)務(wù)部門牽頭，it部門聯(lián)合組成，然后結(jié)合企業(yè)的現(xiàn)狀，制定相應(yīng)的管理辦法、管理流程、認責(zé)體系、人員角色和崗位職責(zé)等，頒布相關(guān)的數(shù)據(jù)治理的企業(yè)規(guī)章制度3.建立數(shù)據(jù)規(guī)范。數(shù)據(jù)規(guī)范是指對企業(yè)核心數(shù)據(jù)進行有關(guān)存在性、完整性、質(zhì)量及歸檔的測量標準，為評估企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，并且為手動錄入、設(shè)計數(shù)據(jù)加載程序、更新信息以及開發(fā)應(yīng)用軟件提供的約束性規(guī)則，數(shù)據(jù)規(guī)范一般包括數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)規(guī)則、元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)和參考數(shù)據(jù)。4.需要功能強大的數(shù)據(jù)治理工具。數(shù)據(jù)治理需要在數(shù)據(jù)采集、處理、分析、應(yīng)用到歸檔銷毀的全生命周期里，對數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)標準進行管控，為企業(yè)提供規(guī)范統(tǒng)一且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)治理工具包括元數(shù)據(jù)管理工具、主數(shù)據(jù)管理工具、數(shù)據(jù)標準管理工具、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具等，億信華辰自主開發(fā)的睿治數(shù)據(jù)治理平臺包含元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期九大功能模塊，各功能模塊可按照企業(yè)實際需求自由組合，是目前市面上最成熟且功能最強大的數(shù)據(jù)治理平臺工具。
6，什么是數(shù)據(jù)治理
從技術(shù)實施角度看，數(shù)據(jù)治理包含“理”“采”“存”“管”“用”這五個步驟，即業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)資源梳理、數(shù)據(jù)采集清洗、數(shù)據(jù)庫設(shè)計和存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)使用。數(shù)據(jù)資源梳理：數(shù)據(jù)治理的第一個步驟是從業(yè)務(wù)的視角厘清組織的數(shù)據(jù)資源環(huán)境和數(shù)據(jù)資源清單，包含組織機構(gòu)、業(yè)務(wù)事項、信息系統(tǒng)，以及以數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)頁、文件和 api 接口形式存在的數(shù)據(jù)項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數(shù)據(jù)資源清單。數(shù)據(jù)采集清洗：通過可視化的 etl 工具（例如阿里的 datax，pentaho data integration）將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取 (extract)、轉(zhuǎn)換 (transform)、加載 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數(shù)據(jù)集中存儲起來。數(shù)據(jù)可視化 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能bi基礎(chǔ)庫主題庫建設(shè)：一般情況下，可以將數(shù)據(jù)分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)主題數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)一般指的是核心實體數(shù)據(jù)，或稱主數(shù)據(jù)，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數(shù)據(jù)。主題數(shù)據(jù)一般指的是某個業(yè)務(wù)主題數(shù)據(jù)，例如市場監(jiān)督管理局的食品監(jiān)管、質(zhì)量監(jiān)督檢查、企業(yè)綜合監(jiān)管等數(shù)據(jù)。而分析數(shù)據(jù)指的是基于業(yè)務(wù)主題數(shù)據(jù)綜合分析而得的分析結(jié)果數(shù)據(jù)，例如市場監(jiān)督管理局的企業(yè)綜合評價、產(chǎn)業(yè)區(qū)域分布、高危企業(yè)分布等。那么基礎(chǔ)庫和主題庫的建設(shè)就是在對業(yè)務(wù)理解的基礎(chǔ)上，基于易存儲、易管理、易使用的原則抽像數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，說白了，就是基于一定的原則設(shè)計數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)，然后再根據(jù)數(shù)據(jù)資源清單設(shè)計數(shù)據(jù)采集清洗流程，將整潔干凈的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中。元數(shù)據(jù)管理：元數(shù)據(jù)管理是對基礎(chǔ)庫和主題庫中的數(shù)據(jù)項屬性的管理，同時，將數(shù)據(jù)項的業(yè)務(wù)含義與數(shù)據(jù)項進行了關(guān)聯(lián)，便于業(yè)務(wù)人員也能夠理解數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)字段含義，并且，元數(shù)據(jù)是后面提到的自動化數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交換和商業(yè)智能（bi）的基礎(chǔ)。需要注意的是，元數(shù)據(jù)管理一般是對基礎(chǔ)庫和主題庫中（即核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)）的數(shù)據(jù)項屬性的管理，而數(shù)據(jù)資源清單是對各類數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)項的管理。數(shù)據(jù)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能bi血緣追蹤：數(shù)據(jù)被業(yè)務(wù)場景使用時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)錯誤，數(shù)據(jù)治理團隊需要快速定位數(shù)據(jù)來源，修復(fù)數(shù)據(jù)錯誤。那么數(shù)據(jù)治理團隊需要知道業(yè)務(wù)團隊的數(shù)據(jù)來自于哪個核心庫，核心庫的數(shù)據(jù)又來自于哪個數(shù)據(jù)源頭。我們的實踐是在元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)資源清單之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，且業(yè)務(wù)團隊使用的數(shù)據(jù)項由元數(shù)據(jù)組合配置而來，這樣，就建立了數(shù)據(jù)使用場景與數(shù)據(jù)源頭之間的血緣關(guān)系。 數(shù)據(jù)資源目錄：數(shù)據(jù)資源目錄一般應(yīng)用于數(shù)據(jù)共享的場景，例如政府部門之間的數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)資源目錄是基于業(yè)務(wù)場景和行業(yè)規(guī)范而創(chuàng)建，同時依托于元數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)庫主題而實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)申請和使用。質(zhì)量管理：數(shù)據(jù)價值的成功發(fā)掘必須依托于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，唯有準確、完整、一致的數(shù)據(jù)才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規(guī)范性檢查、重復(fù)性檢查、關(guān)聯(lián)關(guān)系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)質(zhì)量模型的設(shè)計必須依賴于對業(yè)務(wù)的深刻理解，在技術(shù)上也推薦使用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)來保障檢測性能和降低對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的性能影響，例如 hadoop，mapreduce，hbase 等。商業(yè)智能（bi）：數(shù)據(jù)治理的目的是使用，對于一個大型的數(shù)據(jù)倉庫來說，數(shù)據(jù)使用的場景和需求是多變的，那么可以使用 bi 類的產(chǎn)品快速獲取需要的數(shù)據(jù)，并分析形成報表，像派可數(shù)據(jù)就屬于專業(yè)的bi廠商。數(shù)據(jù)可視化-派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能bi數(shù)據(jù)共享交換：數(shù)據(jù)共享包括組織內(nèi)部和組織之間的數(shù)據(jù)共享，共享方式也分為庫表、文件和 api 接口三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 etl 工具做一個反向的數(shù)據(jù)交換也就可以實現(xiàn)。我們比較推薦的是 api 接口共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數(shù)據(jù)倉庫保留數(shù)據(jù)所有權(quán)，把數(shù)據(jù)使用權(quán)通過 api 接口的形式進行了轉(zhuǎn)移。api 接口共享可以使用 api 網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)，常見的功能是自動化的接口生成、申請審核、限流、限并發(fā)、多用戶隔離、調(diào)用統(tǒng)計、調(diào)用審計、黑白名單、調(diào)用監(jiān)控、質(zhì)量監(jiān)控等等。
7，數(shù)據(jù)治理實踐與應(yīng)用場景治理的應(yīng)用拓展與價值實現(xiàn)
數(shù)據(jù)治理體系是構(gòu)建完善、共享、統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)的基本保障和重要組成部分，是把數(shù)據(jù)當作自測來管理的有效手段。大數(shù)據(jù)時代的到來為各行各業(yè)帶來了基于數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和契機，各企業(yè)也對數(shù)據(jù)的重視程度發(fā)生了顯著的改變，并購買了數(shù)據(jù)治理的管理工具。過去，數(shù)據(jù)被視為組織運行的必需品，如今大多數(shù)的領(lǐng)導(dǎo)將數(shù)據(jù)作為重要的戰(zhàn)略資源，可用于提高銷售和盈利能力。但對于大多數(shù)的企業(yè)組織而言，數(shù)據(jù)的可用性，準確性，完整性和可獲取性阻礙了對于這些數(shù)據(jù)的利用。管理數(shù)據(jù)變得越來越困難和昂貴，數(shù)據(jù)量成指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)的種類和收集渠道也越來越復(fù)雜，因此，數(shù)據(jù)的妥善管理和使用就變得異常重要。 雖然各企業(yè)已經(jīng)重視了數(shù)據(jù)治理的重要性，但由于在建設(shè)初期，信息系統(tǒng)的建立并不完善，缺乏統(tǒng)一的系統(tǒng)規(guī)劃和數(shù)據(jù)