数据治理: 对企业数据资产治理行使权力和管制的流动汇合
治理模型: 基于既定的治理准则,清晰确定数据治理设计的范畴,指定可量化,可执行的施行与评估计划
治理指标: 帮忙企业或者组织实现其老本、收益、危险三者的最优化控制目标,并继续迭代欠缺和优化
数据管理存在的问题
1.(短少统一标准)业务零碎之间短少统一标准
2.(数据品质差)数据品质差,谬误发现不及时
3.(影响剖析艰难)零碎间数据变更对应的影响剖析艰难
4.(数据价值低)数据表和模型多,价值未最大开释
5.(资产共享差)业务零碎间数据资产扩散,共享性差
6.(治理差,落实差)管理体系不欠缺,已有规范落实差
7.(平安无保障)数据安全得不到保障
数据治理价值
- 高效经营
- 解决数据品质问题
- 标准和共享
- 风险管理
- 治理翻新
- 流程管控
数据治理的劣势(品质,效率,可视化)
品质:业余事件业余做,统筹规划,闭环控制,继续改良
效率:人员各司其职,并行处理
可视化:全界面化操作,各种治理信息可视化展现