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1、数据治理其实本质上是通过技术的手段对数据进行管理,所以在这个过程当中技术是最关键的能力。中国系统构建“云+数+智+解决方案”的数字与信息服务全业务体系,其中的是数是指全方位的数据治理与运营能力。
2、从技术实施角度看,数据治理包含“理”“***”“存”“管”“用”这五个步骤,即业务和数据资源梳理、数据***集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
3、独立企业数据集成软件提供商Informatica公司(纳斯达克代码:INFA)认为:数据治理成功的关键在于元数据管理,即赋予数据上下文和含义的参考框架。经过有效治理的元数据可提供数据流视图、影响分析的执行能力、通用业务词汇表以及其术语和定义的可问责性,最终提供用于满足合规性的审计跟踪。
1、提高全面思想认识 毋庸置疑,数据是企业的宝贵资产,各企业已经意识到数据质量的重要性,但是并没有将数据治理提到战略高度,信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。数据治理是一个系统工程,需要管理层、系统开发人员、系统使用人员、系统维护人员多方协作才能进行。
2、需要企业高层支持,将数据治理工作放在企业重点工作中,保证对数据治理项目人力物力的投入,提高数据治理相关部门和人员的执行力。建立完善的数据治理组织,数据治理管理制度,并明确组织内各角色的职责。
3、构建涵盖数据产生到使用的认责机制,有效提升数据质量和服务质效。数据主人制试点工作开展以来,泉州供电公司各专业数据质量均有较大提升,数据治理用时大幅缩短,数据质量问题发生率降低了35个百分点,整改率达到100%。
4、以下文章来源于谈数据 ,作者石秀峰 找症状,明确目标 任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据,其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有:数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等。
5、公司如何做好数据安全管理 建立健全信息安全制度体系 建立健全信息安全过程管理的制度、流程、标准体系,实行信息系统安全规划、***、实施、运行、督查的全过程管控。对信息安全制度、标准进行滚动式修订,持续夯实公司信息安全标准化管理基础。
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