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干貨!收藏!一文講清楚數據治理到底是什么?

圖撲-數字孿生 ? 來源: 圖撲-數字孿生 ? 作者: 圖撲-數字孿生 ? 2024-02-01 10:40 ? 次閱讀

數據治理的兩個目標:一個是提質量,一個是控安全。通過業務流程優化,規范數據從產生、處理、使用到銷毀的整個生命周期,使得數據在各階段、各流程環節安全可控,合規使用。

數據治理治的是“數據”嗎?

數據是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號,是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。

數據可以分為兩個部分,一是數字,二是文字。數字是沒有意義的抽象符號,數據是有意義的數字。文字表意,數字表量,當兩者結合起來,數據就產生了。

在我們的生活和工作當中,數據無處不在。對企業來講,有很多數據是無關企業重大利益的數據,是沒有治理的必要的。數據治理的對象必須是重要的數據資源,是關乎企業重大商業利益的數據資源,這樣的數據資源可以稱其為“數據資產”。正如北大教授王漢生先生所說:“數據治理不是對“數據”的治理,而是對“數據資產”的治理,是對數據資產所有相關方利益的協調與規范。"

圖撲 HT 智慧工廠

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為什么要實施數據治理?

在我國,各行業的信息化發展和建設水平并不均衡,對于部分行業,信息化還處于剛剛起步的階段。但我們可以從金融行業、通訊行業、地產行業、傳統制造業以及農業領域總結出規律:企業信息化大致經歷了初期的煙囪式系統建設、中期的集成式系統建設和后期的數據管理式系統建設三個大階段,也由此導致:

數據質量參差不齊

IT 系統孤島化,數據流通受阻

數據治理到底應該怎么治?

數據到底怎么治,這確實是一個寬泛的話題,首先是要明確治理的內容。針對不同的治理內容采取不同的數據治理策略。

需求調研,摸家底:理解企業的戰略,并按照從上而下的策略進行開展企業數據管理的現狀調研,摸清楚企業數據資產的分布、數據的質量、數據的管理現狀、數據應用需求等情況。該階段的工作目標是確定數據治理項目的目標和范圍,評估數據治理成熟度,確定改進內容和方向并與客戶達成共識。

梳理數據,建標準:按照業務主題進行數據資產的梳理,并制定數據資產的標準。

優化流程,定制度:對于企業而言,數據來源于很多方面,內部數據如財務、人力、供應鏈、生產、銷售等。數據來源廣、數據量大,需要對數據產生、采集、處理、加工、使用等過程進行規范。通過統一數據標準,制定合理的數據管理流程和制度,規范數據生產供應的過程。

搭建平臺,接數據:數據治理平臺的搭建要根據不同的客戶需求搭建不同模塊。將各種來源、各種類型的數據,通過數據集成工具將這些零散的數據整合在一起,納入統一的大數據平平臺或數據倉庫中,這一過程需要符合數據治理平臺定義各種數據標準、質量規則、安全指標。

圖撲 HT 智慧農業

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通過實時監控、數據可視化和智能分析為企業提供了高度透明的生產管理平臺,實現生產過程的即時透明和高效管理。這一創新工具不僅在提升生產效率、降低成本方面取得顯著成就,更將數字化創新融入制造業的核心,為未來的智能制造描繪了引人矚目的圖景。

這里可以選用圖撲 HT 數據可視化監控平臺進行數據治理,通過實時監控和數據可視化,提供對生產過程的全面透明度,使管理層能夠即時了解生產狀態、關鍵指標以及潛在問題,從而實現迅速決策和靈活調整生產計劃的能力。

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通過深度數據分析,幫助企業優化生產流程、提高效率,降低生產成本,實現資源的精準配置。

通過預測性維護和設備狀態監測,減少了設備故障的風險,一定程度地提高了設備的可用性和壽命。

建立指標,提質量:提升數據質量是企業數據治理的重要目標,也是企業進行數據分析挖掘、業務管理和決策的重要基礎,只有建立完整的數據質量體系,才能有效提升企業數據整體質量,從而更好的為業務服務。

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所以說數據治理項目不是為了治理數據而建設的,而是配合大數據平臺、數據倉庫、數據分析挖掘等項目,通過提升數據質量、控制數據安全,讓數據發揮出最大的效益。

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審核編輯 黃宇

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