199-如何实现有效的数据治理.pptx

### 如何实现有效的数据治理 #### 数据治理概述 ##### 什么是数据治理？ 数据治理是指一套持续改善机制，它包括组织架构、政策制度、技术工具、数据标准、作业流程、监督及考核等多个方面。数据治理的核心在于对数据资产进行管理与控制，确保数据的质量、安全性和合规性。 ##### 为什么需要数据治理？ 数据治理对企业具有多方面的价值： - **风险控制**：数据治理有助于控制由信息资源规模和质量带来的风险。 - **资产分类准确性**：准确的资产分类有助于降低风险。 - **法规遵从**：诸如SOX法案等法规要求企业将数据治理提升至公司治理层面。 - **一致性**：数据治理增强了与政府法规及行业标准的一致性。 - **决策质量**：高质量的数据可以改善企业的决策能力。 - **商业机会**：数据治理有助于企业发现新的商业机会。 - **成本节约**：良好的数据治理有助于减少IT建设和运维成本。 - **业务系统安全性**：高质量的数据对于保障业务系统的安全稳定运行至关重要。 - **业务流程改进**：有助于业务流程的改进和资源配置优化。 - **商业智能基础**：高质量的数据是构建商业智能的基础。 ##### 数据治理与IT治理的关系 数据治理与IT治理之间存在密切联系。IT治理主要关注IT投资、IT应用组合和IT工程项目，而数据治理则专注于数据资产管理。IT治理可以视为整个管道系统中的管道、泵和储水设施，而数据治理则是管道系统中流动的水。两者的协调运作对于企业来说至关重要。 #### 数据治理理论体系 ##### 数据治理目标 数据治理的目标主要包括： - 管理和解决数据相关问题。 - 发起、跟进并监督数据管理项目和服务的交付。 - 提升数据资产的价值。 - 跟踪并加强数据政策、标准、架构和程序的合规性和一致性。 - 定义、批准并传达数据策略、政策、标准、架构、程序和度量。 ##### 数据治理框架 数据治理框架涵盖了多个方面，例如数据库管理、数据安全管理、数据架构分析与设计、元数据管理、数据仓库管理、主数据管理、数据质量管理以及非结构化数据管理等。具体包括但不限于： - **数据架构**：建立和维护企业数据架构，搜集、分析和控制数据需求，构建数据仓库/商业智能的数据架构等。 - **数据库管理**：设计数据库、管理数据库变更、备份与恢复等。 - **数据安全**：制定数据保密标准、管理用户权限、执行密码策略等。 - **元数据管理**：构建元数据架构、制定元数据标准、维护元数据等。 - **数据仓库管理**：实施数据仓库/数据集市，提供用户培训和支持等。 - **数据质量管理**：进行数据质量分析、审计和认证，制定数据清洗策略等。 #### 如何实现有效的数据治理 为了实现有效的数据治理，需要采取一系列措施： 1. **明确目标与原则**：首先需要明确数据治理的目标，并基于这些目标制定相应的原则。 2. **建立组织结构**：构建一个跨部门的数据治理团队，负责推动数据治理项目的实施。 3. **制定政策与标准**：根据企业的具体情况，制定符合业务需求的数据政策和标准。 4. **技术支持**：利用先进的技术工具支持数据治理工作，比如数据质量管理软件、元数据管理平台等。 5. **持续改进**：定期评估数据治理的效果，并根据反馈进行调整和优化。 通过以上方法，企业可以建立起一个高效且可持续发展的数据治理体系，为企业的长期发展奠定坚实的数据基础。