数据治理最佳实践
背景
大数据时代的到来,让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视
为企业的重要资产,已经成为业界的一种共识,企业也在快速探索应用场景和
商业模式,并开始建设技术平台。
但这里要特别强调一下,如果在大数据“拼图”中遗忘了数据治理,可能
再多的技术投入也是一种徒劳。因为没有数据治理这一环节,其带来后果往往
是:随处可见的数据不统一,难以提升的数据质量,难以完成的模型梳理,难
以保障的数据安全等等,源源不断的基础性数据问题会进一步产生,进而导致
数据建设难以真正发挥其商业价值。
因此,消除数据的不一致性,建立规范的数据标准,提高数据治理能力,
实现数据安全共享,并能够将数据作为企业的宝贵资产应用于业务、管理、战
略决策中,发挥数据资产价值变得尤为迫切和重要,数据治理呼之欲出。本文
将介绍技术团队在数据治理方面的一些探索和实践,希望能够对大家有所启发
和帮助。
一、如何理解数据治理
数据治理,从严格的定义来讲是对组织的大数据管理并利用其进行评估、
指导和监督的体系框架。企业通过制定战略方针、建立组织架构、明确职责分
工等,实现数据的风险可控、安全合规、绩效提升和价值创造,并提供创新的
大数据服务。从个人实践的层面来讲,数据治理是对存量数据治理和增量数据
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