数据治理的主动数据治理优势、应当避免的问题
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发布时间：2022-04-23 08:59
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时间：2022-06-18 18:05
主动数据治理的优势
主动数据治理的第一个优势是可在源头获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则，确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新记录的初始质量级别将非常高。
主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高，并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不精确、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。
主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中，可应用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。
主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具*等关键业务流程的瓶颈。
销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算信贷限额，然后将该信息传回 ERP 系统。
没有直接访问 MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统，找到他们需要的信息，从而采取措施。当通话中的客户没有耐心时，很难提供高级别的服务。当所有信息存储在 MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时，客户服务代表将能够访问每个客户交互需要的所有数据，并能够在需要时授权新数据。
通过使 MDM 成为录入系统及记录系统，您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态，它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景，同步到 CRM 和 ERP 系统的数据的清洁性、精确性、时效性以及一致性应当处于最高级别。
主动数据治理避免出现的问题
已发展到主动数据治理的组织报告了关于关系管理、历史记录、工作流程以及安全性的一些常见教训。
关系管理
MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。它成为全方位了解不同系统的数据如何互相关联的中心位置。例如，多领域 MDM 系统将来自订单管理系统的销售订单和应收帐款中的*关联在一起。这些关系或层次结构显示在与 MDM 系统数据直接交互的用户界面中。用户界面还可用于查看主数据间的关系并在 MDM 系统中直接编辑它们。因此，MDM 还成为关系的录入系统。
历史记录
当您从诸如 CRM 系统等外部系统中接受新记录或更新后的记录时，可能会*您跟踪该记录的历史记录，因为外部应用程序作出了一些*。当 MDM 为录入系统和记录系统时，审计历史记录的复杂跟踪和数据的沿袭成为可能。随着时间的推移，它甚至可显示核心主记录的更改，按照各种用户和流程在动态时间视图中显示插入和更新，可跟踪和显示每个属性中的每个更改。工作流使用可配置的前端可设计和执行基本工作流功能，因此最终用户可输入新主记录。但是，这些新记录可能需要数据管理员的批准步骤，然后才能将它们完全接受到多领域 MDM 系统中并发布到企业的其它领域。另外一个工作流应用程序在数据管理员的任务队列中。匹配或自动合并重复记录遇到的例外传送到相应的数据管理员。高级功能允许将问题提交给相应的人员，当用户在休假时可自动重新传送给后备人员。通过直接查看特定工作流步骤和这些流程的经过时间，减少了花费在查询新记录或更改后的记录状态的时间。
安全性
用户界面应当是可配置的，并且不同的工作角色具有不同的访问和许可级别。帮助数据管理员解决差异的一些数据元素可能不适合企业中的每个人查看。此外，即使在一个工作角色内，例如数据管理员，您可能需要不同的安全性级别，同时更高级别的人员能够对更广泛的记录集执行更多操作。而且，您可能需要分离访问权限，例如德国的数据管理员不能查看法国客户记录。
使用 MDM 外部的 CRM 或 ERP 系统作为录入系统时，该应用程序的安全模型可能会在谁有权对哪些记录进行哪些操作方面强加一些*。将主记录的录入和维护直接移到 多领域 MDM 系统之后，您可更加详细地控制数据的安全性，可具体到每个属性或字段级别。
热心网友
时间：2022-06-18 18:06
数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。
根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。
1.理：梳理业务流程，规划数据资源
对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？
这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。
2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值
前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3.存：大数据高性能存储及管理
这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。
4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测
数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。
这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。
