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什么是数据治理?

在现在社会里是属于大数据时代,所以数据它也需要数据治理‍的,也是需要统计的,不然将会出现大批的混乱,混乱之后很多的事情都得不到好的持续。

 


随着大数据时代的到来,政府和企业看到了数据资产的价值,迅速开始探索应用的场景和商业模式,搭建技术平台。 这是可以理解的。 但是,如果在大数据难题中忘记了数据的治理,那么投资业务和技术将是徒劳的,因为有一句经典的说法:Garbage in, Garbage out,数据质量没有保障。


它这个话题看似阳春白雪高大上,实际上是非常地接地气,换句话说就必须要顶天立地才能见效。顶天是指,与信息化类似,数据治理也是一把手工程,没有上层的推动、在业务两者之间、业务与技术间协调,数据的治理无法落地;立地是指:一般是IT人员对数据问题会有很多的体会,也是IT人员先意识到数据的一个治理重要性,而且它终是在IT层面落地的。


它的英文是DataGovernance,不同的相关厂家和有关的公司定义也不相同,但本质都是相似的。给出的定义:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。


数据治理贯穿在数据管理的整个过程中,重点关注的是有关于数据战略以及组织等的有高质量话题,并通过制定和推行战略、组织、制度,将其他几个数据管理职能贯穿、协同在一起,让企业的数据工作能够成为一个有机的整体而不是各自为政。


国内常见的翻法有两种:数据治理、数据管控。国内客户似乎更喜欢数据管控,因为这个词有力度、体现权威。从实践层面的体会:治理与管控缺一不可,治理在前、管控在后,治理针对的是存量数据,是个由乱到治、建章立制的过程,而管控针对的是增量数据,实现的是执法必严、行不逾矩的约束。


以上也是数据这一方面的一个解释,让大家也知道数据到底是哪些,它又被分为了哪几类,它们之间的联系又是有着方面的,所以整体来说给大家一个基础梳理。