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数字化转型时代下如何走好数据治理这条必经路呢?

信息化时代的即将来临,让相关部门和公司看到了数据资产的庞大市场价值,一面忙着颁布激励政策,一面忙着探寻应用领域、运营模式,构建技术网络平台。而在构建大数据疆域的时候,数据治理是无论怎样都无法忽略的一个环节。要是没有数据治理,数据完整性就没有保障,大数据的发掘和运用就更可想而知了。

 


对于数据分布,每个人都会有自己标准规定,在这里我罗列一些比较常见的划分形式,我们不需要犹豫。一般来说,我们会把数据划分为:主数据、消费数据、参阅数据、元数据和数据统计分析。我们对数据分布,并非因为划分而划分,只是在对每一类数据采取数据治理是,侧重点、方式 和实际效果都不同,必须多重判断。


有关于数据治理的处理,不一样软件商和咨询机构列出的概念都不一样,但实质上是差不多的。一般情况下,数据化治理通俗易懂的解释是一种具有明显目的性的综合实践,它以数据为关键目标,涉及到政府、公司、个体等各种类型参与主体结构,涵盖数据生命周期中的各种各样环节和模式,使用技术手段和活动释放出来、保障数据的市场价值。数据治理是对数据资产开展整体规划、实时监控、执行程序、工作管理的一种具有明显目的性的综合实践,目的性是释放出来并保障数据的市场价值。


企业战略转型和数据治理一直以来是这几年较为火爆的热议话题,开句开玩笑的话每一年基本都是大数据的“元年”。无论是社会方面的相关现行政策、指导意见,或是公司战略进展方面,现如今对这个问题是看得越来越重要。