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数据治理的必要性、步骤及价值

2023/7/7 14:59:27　|　来源：Admin

对数据的应用逐渐深入到每个企业的核心业务，做好数据治理是合理利用数据的关键，今天我将从三个方面带大家了解一下什么是数据治理。

 

对于数据及其相关流程和系统，进行规划、监督、控制及优化的过程被称为数据治理。它是确保数据的质量、安全性、合规性和有效性，提高数据的价值，管理企业数据资源的一种方法，旨在为企业决策提供有力支持。

 

数据治理的原因

随着企业业务的深入发展和数字化转型的全面推进，企业产生的数据量愈发庞大，管理数据的难度指数级增长。做好数据治理尤为关键：

 

数据合规：进行数据治理确保企业符合各种法规、标准和政策的要求，避免在数据的利用过程中违规而带来风险和损失。

 

数据质量：提高数据质量，确保数据的完整性、准确性、一致性和可信度，提升依据数据进行的决策的准确性和有效性。

 

数据安全性：保护企业的核心资产和利益。防止数据泄露、攻击和滥用，确保数据的安全。

 

数据价值：发掘潜在的数据价值，提升数据的价值并提升数据的有效性，为企业的决策带来更多有利条件，创造更多的业务机会和收益。

 

数据治理的步骤

 

数据治理的实施步骤包括：

 

制定策略：依据组织对数据治理需求的目标、范围、方法和组织架构制定相应的政策和程序。

 

建立团队：建立专业的数据治理团队，由专业人士负责数据治理的进一步规划、实施。

 

清理整合：对数据进行清洗、过滤、去重、整合等处理措施，确保数据的准确一致，以便进一步的提取数据价值。

 

制定流程：对数据采集、存储、传输、加工和使用等各个环节设置完善的管理流程，规范数据的流转和使用链条。

 

安全控制：确保数据的安全性和完整性，制定数据安全策略和措施，防止遭到攻击攻击或发生数据泄露。

 

分析挖掘：通过数据分析技术和数据挖掘技术进一步从数据中发现潜在价值和业务机会，最大化数据的价值。

 

 

数据治理的价值

数据治理是对企业数据包括数据采集、存储、清洗、整合、分析和应用等生命周期过程的全面管理。实现有效的数据治理对企业的直观价值体现为：

 

降低数据运营成本：有效的数据治理能够避免重复投入和浪费，并促进数据的集成、标准化和共享。进而降低了数据管理和运营的成本，并提高团队的效率和生产力。

 

促进业务流程优化：数据治理支持业务流程的自动化、优化和改进，提高客户服务水平和体验。数据治理便于企业深入了解数据，可以更好地抓住客户需求和行为模式，通过这些信息制定更针对性的营销策略和优化方案。

 

支持业务增长和创新：数据治理为企业提供了更好的数据基础，业务增长和创新有着一定的促进作用。数据治理能够让企业更容易发现新的商机和市场趋势，对未来的行业走势和需求进行预测，为业务部门提供有力的支持和决策依据。

 

数据治理过程中也面临着一些挑战，它艰辛和难度在于需要全面、系统地管理企业的所有数据，包括多个部门和数据源、多种数据格式、复杂的安全性和合规性要求，以及不断变化的技术和业务需求等。

 

关于数据治理的理论和技巧，中培IT学院针对性开办了 大数据分析挖掘与可视化最佳实践 / 数据治理、数据架构设计及数据标准化方法课程，涉及数据治理的前沿技术以及核心理论，为从事数据行业的人员提供了一个良好的提升平台。

标签： 大数据

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