《数据治理项目工作手册》是一份旨在帮助企业核心数据负责人实施数据治理的指南。手册的编写意图明确,即通过指导用户选择数据治理项目并设定相关目标,同时讲解人员、流程和技术三个关键方面,帮助企业在数据治理的道路上实现逐步深化。 手册的第一部分强调了入门阶段的重要性,这里主要涉及挑选项目和明确目标。选择合适的项目对于数据治理计划的成功至关重要。一个好的项目应具备可实现的目标、明显的投资回报以及能够吸引公司高层注意的价值。在选定项目时,需考虑项目是否能紧密配合公司的战略目标,例如提高财务报告的分析效率或增强产能效益。此外,面对多个潜在项目时,业务机遇优先级评估工具能够帮助决策者根据预期的业务价值和所需资源来排序和选择。 在练习1中,强调了将战略目标与数据治理任务结合的重要性。通过明确组织的顶级业务需求和关键业务流程,可以确保数据治理项目与公司的整体战略保持一致。练习2则指导寻找项目的潜在支持者,这是项目获得必要资源和推动成功的关键。练习3的目标是为数据治理计划绘制出一个可行的路线图,这有助于项目团队清晰地了解项目规划和执行步骤。 接下来,手册的第二部分则着重于构建数据治理的三个基块——人员、流程和技术。在人员方面,强调了角色分配和职责划分,以及成功数据治理组织的三个要诀。这包括了解如何赋予主要利益相关者权力、如何消除部门之间的隔阂,以及如何梳理脱节的流程和团队。此外,练习5的目的是帮助读者实际操作,如何在自己的企业中分配角色和职责。 流程方面,手册强调了在每个流程中识别关键问题的重要性。数据治理的成功实施需要一系列的流程支撑,包括数据获取、数据存储、数据处理、数据分发和数据维护等。练习6的目的即是识别这些流程中的关键问题,确保整个数据治理活动的顺利进行。 技术部分讨论了支持数据治理的技术解决方案。数据治理不仅依赖于合理的人力资源和流程设计,还需要强大的技术能力来处理海量数据。在这一节中,介绍了不同类型的技术解决方案,例如数据质量工具、元数据管理、数据安全和合规性工具,以及数据集成平台等。技术部分的练习将会帮助读者了解如何为数据治理选择合适的技术工具。 手册的结尾部分简述了关于Informatica的信息,这可能是一个数据治理的软件供应商或解决方案提供商,用户可以通过这部分内容了解如何利用特定技术来支持数据治理项目。 整体而言,手册强调了数据治理的重要性,引导读者从选择项目开始,到明确目标,再到后续的人员、流程和技术的构建,最终实现数据治理计划的落地和企业数字化转型的加速。通过一系列的练习和案例分析,手册让读者在理论和实践上都有所收获,为数据治理的实施奠定了基础。
剩余35页未读,继续阅读
- #完美解决问题
- #运行顺畅
- #内容详尽
- #全网独家
- #注释完整
- YANGYANYANYANYAN2021-03-29没用,宣传广告
- 风中阳_loveyou2175272019-10-09Informatica的官方指导文件
- 粉丝: 1188
- 资源: 17
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- IBM Maximo推动企业资产数字化管理与AI融合
- 图像处理优化:基于遗传算法设计的图像多阈值分割实现c++代码
- Day-04 Vue scoped原理
- 一键配置.NET 8 SDK、VS Code 和 C# 配置环境
- 层次分析法计算层次分析法用excel计算
- Python数据分析实例分析与实践教学方案
- 交通工具公共设施场所检测12-YOLO(v5至v11)、COCO、Paligemma、VOC数据集合集.rar
- nvm-windows本地开发,自由切换不同的Nodejs版本
- 优步客户评论数据集,客户评论数据集,Uber评论数据集
- 交通工具交通设施场所检测21-YOLO(v5至v9)、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rar