发布网友 发布时间:2022-04-23 08:59
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热心网友 时间:2022-06-18 18:02
数据治理的价值体系包括:
· 对数据的共同理解——数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语,同时各个业务部门保留了适当的灵活性。
· 提高数据质量——数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。
· 数据地图——数据治理提供了一种高级能力,可以了解与关键实体相关的所有数据的位置,这是数据集成所必需的。就像 GPS 可以代表物理景观并帮助人们在未知景观中找到方向一样,数据治理使数据资产变得可用并且更容易与业务成果联系起来。
· 每个客户和其他业务实体的360 度视图——数据治理建立了一个框架,以便企业可以就关键业务实体的“单一版本*”达成一致,并在实体和业务活动之间创建适当的一致性级别。
· 一致的合规性— 数据治理提供了一个平台来满足*法规的要求,例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR)、美国 HIPAA(健康保险流通与责任法案)和行业要求,例如 PCI DSS(支付卡行业数据安全标准)。
· 改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践,确保传统数据和技术领域(包括法律、安全和合规等领域)以外的问题和需求得到一致解决。
热心网友 时间:2022-06-18 18:02
数据服务:通过数据的采集、清洗、导入,提升数据质量,确保数据的一致性。这部分体现着主数据治理的关键价值。
数据流通:通过实现信息整合和分发机制,支持跨业务、跨部门、跨系统的信息流转和协同。这部分体现着业务数据治理的关键价值。
数据洞察:通过消除数据内在的质量缺陷,明确数据之间的关联关系,帮助数据分析人员更好地理解数据,实现数据洞察。这部分体现着分析数据治理的关键价值。
最终,数据治理体系的搭建工作才能算完成,古人的“道法术器势”哲学思想理论显得尤为博大精深。
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