数据治理体系（数据治理包含哪些内容数据治理有标准吗）

本文目录

• 数据治理包含哪些内容数据治理有标准吗
• 数据治理三个阶段是什么
• 什么是数据安全治理
• 数据治理包括哪些方面
• 企业怎样建立完整的数据治理体系

数据治理包含哪些内容数据治理有标准吗

• 其实每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。

• 数据标准按照数据加工程度划分为基础类数据标准和统计类数据标准两大类型。数据标准是一套由管理规范、管控流程、技术工具共同组成的体系，通过这套体系逐步实现信息标准化的过程。如果数据标准不统一，就会像铁轨宽窄不一样，无法通行。

数据治理三个阶段是什么

数据治理分为四个阶段：

第一阶段，梳理企业信息，构建企业的数据资产库。首先要清楚企业的数据模型、数据关系，对企业资产形成业务视图、技术视图等针对不同用户视角的展示。

第二阶段，建立管理流程，落地数据标准，提升数据质量。从企业角度梳理质量问题，紧抓标准落地。

第三阶段，直接为用户提供价值。本阶段依赖于前两个阶段的建设，为用户提供方便的获取数据的途径。

第四阶段，为企业提供数据价值。通过多种手段对多种来源的数据进行分析，形成企业知识图谱，体现数据的深层价值。

通过这4个阶段的建设，建立起全企业的数据质量管控平台，以用户为中心，由用户使用数据并通过用户的使用优化数据质量，既达到了数据治理的目标，也最大限度的发挥了数据的价值。

数据治理方案：

有关数据治理的问题并不能在企业的单一部门得到解决。这需要IT与业务部门进行协作，而且必须始终如一地进行协作，以改善数据的可靠性和质量，从而为关键业务方案提供支持，并确保遵守法规。

Informatica能够提供企业级数据治理解决方案，该解决方案可以在本地或云中使用，在传统数据或大数据中均有使用案例，可以满足业务和IT部门的需求。

Informatica可提供功能齐全而又稳健可靠的数据治理解决方案，具备交付可信、安全的数据和启动成功的元数据管理方案所需的全部精确功能。

Informatica Axon提供端到端智能数据治理解决方案，以整体、协作的方法将员工、流程和系统流畅融合，从而实现战略业务成果。Axon Data Governance作为协作中心，为成功实施数据治理计划提供支持。

什么是数据安全治理

数据治理是数据高效安全利用持续改进的一套管理机制和技术辅助工具有机结合的体系，其中包含数据管理的组织架构、数据管理模型、政策和体系，涉及数据标准要求、数据质量要求、数据影响度分析、工作流程、监督考核和辅助的技术工具等一系列体系性内容；数据治理涉及的技术主题包括元数据的定义和管理、数据质量的标准和检验、数据集成约定、主数据定义与管理、数据资产的明确与管理、数据交换范围和规则、数据生命周期和数据安全的关联性配套等多种技术和产品组成的体系化技术措施。通过数据治理，能够规范化业务系统中的数据，有利于充分利用和挖掘数据的价值，进一步促进业务的发展和精细化管理，实现和保障数字化转型，体现经济价值和社会价值。严格来说，数据治理包含数据安全治理，数据安全属于数据治理的一项重要内容，数据安全治理是数据治理的一个过程。

数据治理包括哪些方面

从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）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。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。

企业怎样建立完整的数据治理体系

大数据智能时代，管理不再是传统的做法，一套完善的数据管理体系是企业长远要生存的必须择决。我们的生活已经离不开大数据，企业的数据管理不仅能提高员工的工作效率，提高员工的积极性，管理成本也是大大的减少，又能实现管理轻松，解放老板！

那怎么样才能建立和制定完善的大数据制度标准化？其实很简单，在原来的企业架构上导入数据积分管理即可，不必大刀阔斧的改革，方便省时。怎样做？首先根据每个不同部门、岗位、职责等制定标准的积分规则，如下图

在积分管理系统上根据分类，设置企业文化、工作职责、规章制度、能力等积分规则。例如企业文化规则的制定：

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导入规则后，就可根据每个的员工的所作所为点击加入积分，自动录入自动汇总排名，每个员工有自己的账号，实时了解积分状况，起到相互攀比，相互激励的作用，积分跟升职、奖金、涨工资、福利待遇、评奖评优，甚至可以跟一切奖励机制挂勾。更可配合薪酬制度一起使用

A.将工资细分模块，根据目标完成度，发放相应工资，充分激励能者多劳，减少企业闲耗。

B.根据不同职位，设置不同比重的薪酬架构，最大程度激励员工积极性。

C.每个职位的绩效考核，必须有明确的数据指标作为标准，以结果为导向，员工的激励与压力并行。

当然薪酬设计要掌握平衡点，这个很重要。

积分有多样的换算方法，有按产值、按天数、按事件等换算方法，符合多样的企业使用。

员工的行动有数据指引，做的好的奖励积分，鼓励员工再接再厉，是认可员工的最有效做法，员工做错了实行扣分提醒教育，比扣钱更容易接受，毕竟积分可以再挣回来，积分越高，员工的成就感越强，地位越高，归属感越强，这是金钱无法做到的另一优点。数据化积分管理公示平台可对公司的运营状况了如指掌，支持移动端，实现轻松管理，解决了传统的人盯人管理的困境，解放老板却又业绩提升。时代变迁，各行各业的企业转变传统管理，引入数据化积分管理，利用积分激励员工争着做事、多做事，帮助公司有效管理！