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一文搞懂数据、数据标准与数据治理

随着数字经济快速地发展,“数据治理”一词成为了今年容易被提及的高频词汇。为什么呢?当下各行各业的企业公司,为了整个集团背后产生的大数据信息,想要挖掘数据背后的价值,从而更加高效的产生数据效益,因此许多人开始关注数字经济。与此同时,在今年2022年两会上,国务院李克强总理就强调过:“想要完善数字经济治理,就要释放出数据要素的潜力。”那么数据、数据标准与数据治理,究竟这三者之间有何区别呢?

 


一、数据
数据,是数字经济时代的产物,在数据架构中起到着组织生产的作用。


二、数据标准
数据标准是一套管理制度与技术工具等组成的体系,对于企业而言,数据标准是依据自身业务不同需求来决定的,因各产品的厂商不同,性能不同而搭建的,具有保障系统的规范性,提高工作效率及数据的准确性。


三、数据治理
在大数据信息中,数据治理是对数据资产管理活动行使权力和控制的活动,使得整个数据资产有一定的战略计划、审计制度、组织机构、制度体系、培训宣贯这五个保障措施,同时,它是所有数据应用的基本根基,数据结果的好坏,不仅会影响到后期的数据导向,而且影响到整个数据应用的价值。因此,所组成的数据越多,数据应用就做得越是深入,对质量要求也会相对应高一些,通过提升数据的质量,控制数据安全,提高企业的科学决策性,有利于推进数字化转型,构建企业核心竞争动能。


整体而言,这三者之间的关系可谓相辅相成的,若说数据是整个数据架构的根基,而数据标准是保障数据规范发展的途径,那么数据治理便是整一个数据资产沉淀的基础,它的好坏决定了数据资产能否充分地发挥数据的价值,才能更快、更好地推进数字化转型。