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数据治理7大实用方法,快点收藏!

2022-12-21 14:30:24 | 来源:中培IT学院


数据治理涵盖了数据的整个生命周期,从数据收集,数据清洗,数据统一,数据编码等直至安全防范。在这个生命周期中,数据治理的常用方法大概7个,下面中培带您一一了解下。


1. 数据建模

首先,需要由业务人员提出业务需求,并描述业务需求所需的数据内容。其次,通过业务人员及技术人员合作,根据业务对象抽象出数据概念,定义其描述、分类与关系。技术人员根据数据概念描述、分类,抽取出数据实体,并利用ER图描述其关系。

最后,技术人员针对数据库特性将数据实体物化为数据库表,支撑实际应用。


2.数据清洗

由于互联网及通信技术的飞速发展以及数据量的爆发式增长,各类数据也大规模增长,可依据相关规范对数据质量即数据的及时性、完整性以及准确性进行限制,详细地通过事前防范、事中监控、事后管控3个时间段进行监督。


3.数据统一
根据已确定的企业核心逻辑数据模型,将模型中的数据项抽取出来。然后根据预定的业务数据项筛选方法,筛选出需要进行业务定义的数据项。再根据业务对所筛选出的业务数据项进行分类,产生用于通用数据标准及公共代码定义的数据标准项清单。

而具体的通用数据标准的制定包括定义工作目标、流程、及模版,其分类标准则根据数据在业务中的使用频度和业务需求,参考业界模型,通过汇总分析,对通用数据进行分类,形成统一的数据标准在数据层面的定义,并以数据项自然分类为基础,对数据进行分类。


4. 主数据编码

主数据是描述核心业务实体的数据,是企业内跨业务重复使用的数据,存在于多个异构的应用系统中,是关键数据,而不是全部数据;是操作性数据,动态参与业务流程,而不是静态数据。

在企业中主数据是全员共享,全员服务的重要数据,与其他数据分离,作为单独的部分进行管理。


5. 生命周期管理

数据的生命周期包括数据创建、数据使用、数据归档、数据销毁4个阶段。而数据在生命周期内有效则可以满足业务操作和管理分析的需要;满足对历史数据查询相关政策和管理制度的要求;满足审计管理要求;减少数据冗余,提高数据一致性;减少存储、硬件、运维等方面基础设施投入;提升应用系统性能,提高响应速度。因此,数据生命周期的管理必不可少。


6. 数据规格

数据是数据仓库的灵魂,它不仅提供了数据仓库中数据结构的逻辑层,也提供了数据仓库的构建和使用规则。

为了使数据仓库中各个软件能够无缝地合作,必须在数据层进行有效的集成。所以,研究数据的作用与意义相当重要.数据是关于数据的数据,即是对数据资源的描述,按其描述对象的不同可以分3大类:技术数据、业务数据和管理数据。


7. 安全防范

数据治理的一个重要作用是保障数据的安全。应该从企业级、体系化视角开展数据安全管理顶层设计。

数据统一分类分级后,通过数据鉴权来控制某一类数据可以被哪些系统调取,可以被哪些人员查看,可以被哪些部门共享,对不符合权限的对象进行限制,有效地防止数据泄露风险。


以上就是数据治理的7大关键内容,数据治理工作的实施与落地,还要依靠高端人才的保障,只有专业的数据治理人才才能面对瞬息万变的信息化时代发展。


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