数据治理价值

发布时间:[2016-12-20] 来源:

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一、什么是数据治理？

数据治理是根据数据治理政策，通过组织人员、流程和技术的相互协作，对数据从形态、内容和关系等层面进行规范管理，提升数据的服务能力，以实现数据价值最大化。

我们经常说数据是企业的重要资产，通过数据我们可以实现业务创新、风险控制、监管管理，而数据治理的作用，就是通过组织、制度、流程、技术这些管理过程和实现手段，让数据更好地发挥其本身的价值。

二、数据治理能为企业带来哪些价值？

有效的数据治理可以为企业带来巨大的价值：

●成功实施数据治理可以使企业的数据质量得到全方位的提升，使与数据相关的业务流程得到深度再造，企业的数据将更一致、更准确、更可信；

●由于数据质量的提升，企业能够更好地满足客户服务的需要，更好地满足业务拓展的需要，更好地满足企业内部风险管理、成本核算、绩效考核的需要，最终更好地保障高层决策的合理性和可靠性；

●数据治理可以让企业达到和满足外部各监管部门对企业在数据方面的管理要求；

●数据治理可以降低IT建设和运维的成本。

三、通过数据治理可以达到的目标

通过数据治理能够达到以下10大目标：

1.数据有明确的责任方；

2.数据符合标准化要求；

3.数据满足质量要求；

4.数据的成本与价值可计量；

5.数据有明确和准确的定义；

6.数据集中存储与管理；

7.数据存储有合理的期限和方式

8.数据进行统一的加工和整合；

9.数据是易访问的；

10.数据访问有安全控制。

四、数据治理的体系规划

数据治理价值图1.jpg

数据治理工作是根据企业的总体发展战略指引下，通过组织、制度、流程等管理手段，对数据治理的相关专题进行管理，目前规划了七个专题：数据标准、数据质量、数据清洗、元数据、主数据、数据模型、数据生命周期。这些数据治理的机制和管理专题都需通过具体的实现手段得以落实，这些内容都通过数据认责得以有效贯彻。

五、数据治理包括的专题领域

数据治理包括的领域很多，每个领域称之为数据治理专题。数据治理包含的专题很多，比如：数据认责、数据标准、数据质量、数据生命周期、数据模型、主数据、元数据、数据整合。

数据治理的具体工作：

数据治理的领域已经有了，数据认责的关系也清楚了，那么数据治理工作如何开展呢？数据治理的工作主要集中在以下四个方面：

1.制订规范

负责制订包括数据治理发展路线图、发展目标和规划、管理政策等；

数据治理的培训与推广，数据治理的文化建设。

2.执行规范

负责监督数据治理的管理制度、管理办法、标准规范在各个部门的落实。

3.日常管理

负责数据治理各领域工作的日常管理，问题管理等。

4.考核监控

负责数据治理的指标考核，以及定期主动发起数据治理的检查工作。