数据治理的七大要素

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万事开头难:建立数据管理团队

根据业界先进的数据治理经验,建立企业的数据治理要 素体系、组织架构等。
结合企业自身的管理架构,一般需要如下角色: 领导决策层、业务部门主管角色、IT 部门主管 角色、执行项目经理等。可以是专职人员, 也可由各部门抽调兼职人员。

管理制度是保障:制定管理办法与认责划分

结合企业的现状,为数据治理的开展提供有据可依的管理办法、规定数据治理的业务流程、数据治理的认责 体系、人员角色和岗位职责、数据治理的支持环境和颁布数据治理的规章制度政策等。
管理办法还规定了工具产品的使用方法、与产品使用流程。

全局掌控:企业数据模型

提供数据模型实体、属 性及其关系,对企业运营 管理和管理过程中涉及到 的业务概念和逻辑规则进 行统一定义。
企业对现有的业务与概 念有了全新的认识,为企 业内部的决策提供了重要 的依据。
数据模型按行业不同划 分,般包括当事人、产品、 协议、财务等。

书同文、车同轨:数据标准

数据标准提供了一整套规范,目的是为了业务人员、技术人员在提到一个词的时候有规范的含义。数据标准如 何制定?要适应业务和技术的发展要求,优先解决普遍的、急需的问题:
我们开发数据标准,以业务数据为出发点。经过详细的数据调研、访谈、设计、评审等严格的标准定义流程。
遵循“序渐进、不断完善”的原则。
可落地的数据标准产品。支 撑完整的数据标准创建过程、 确保每一个数据标准对应企业 的数据需求,做到数据标准有 理有据。也可作为数据质量的 发现问题的依据。数据标准绝 不孤立存在。

业务与 IT 的桥梁 : 元数据

元数据管理能够增强数据理解,可以架起企业内业务与 IT 部门之间的一座桥梁。
无论是企业的业务部门还是 IT 部门,很少能完整地拿出一套企业各项数据的业务含义、口径、技术标准、 分布情况等的说明,使用元数据管理可以自动化地获取整个企业的数据业务含义,帮助理解数据,增加分析的 敏捷性。
使用元数据产品能够方便内部管理、审计或外部监管的需求追溯业务指标、报表的数据来源和加工过程,追 述数据的来源。
元数据管理还可以针对企业内部、外部的数据需求,快速建立业务与技术之间的衔接,为企业管理提供重要 的保障。

元数据管理提高了信息的透明度、有效性、可访问性、一致性及可用性。它有助于 依靠节约成本、提高资产价值、利益相关者满意度和卓越运营来调整 IT 投资。

数据沿袭
追溯系统间信息生命周期, 包括对数据进行的操作和流程, 数据增长尤其重要的是满足更新的合规性, 一些厂商提供该领域不同的产品

数据沿袭

一个元数据管理全面框架的关键在于
降低复杂性, 提高基础设施的可重用性, 让用户更容易理解数据含义, 理解跨环境的数据沿袭关系

一个元数据管理全面框架的关键在于

常用的业务数据先统一:主数据

随着企业信息化程度的不断深入,自跨业务、跨部门、跨业务系统的业务连贯性需求越来越迫切,许多已经实 施或者正在实施的 ERP、CRM 或 BI 应用对企业系统 数据的一致性、完整性和准确性提出了新的要求。目 光纷纷投向主数据产品。

具有共性的数据,客户数据、产品数据等帮助企业 构建单一、准确、权威的数据来源。
提供 360 度的主数据模型,大大增加交叉销售的机 会,提升市场效率。
可落地的面向 SOA 的主数据产品。

数据价值的重要保障:数据质量

为什么企业内部的数据质量总是不高?其实只要有数据存在就有数据质量问题存在。我们提供行业专业的数据 问题管理方法。

全面梳理企业的数据质量问题。
全面的通俗易懂的数据质量检查手段。
提供数据问题修改的最佳方法。

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