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    Ebpay 行业百科 数据治理成功的六大要素

    数据治理成功的六大要素

    |Ebpay大数据知识库2021-08-30

    数据治理成功的六大要素

    Ebpay作为全球数据分析和数据治理平台给予商,这几年深刻的感受到了全球数据应用的热潮,但是随着越来越多的客户开始实施并广泛应用BI系统,数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。

    顺利获得近十五年的积累,各应用系统中的数据呈几何级增长,而海量的、分散在不同角落的异构数据导致了数据资源的价值低、应用难度大等问题。同时,企业内部业务系统之间由于开发技术框架不同,导致数据格式、标准也不统一,形成了“数据孤岛”。企业与外部数据研讨更是如此,这个时候数据治理是唯一的出路。数据治理是一个系统工程,是一个从上至下指导,从下而上推进的工作。因此,要有一个强有力的组织、合理的章程、明确的流程、科学的标准、健壮的系统,这样才能使数据治理工作得到有效的保障。

    要素一:开展战略目标

    数据战略是企业开展战略中的重要组成部分,是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划,是指导数据治理的最高原则。数据治理是否与企业开展战略相吻合也是衡量数据治理体系实施是否成熟、是否成功的重要标准。要在信息化开展战略框架下,建立数据治理的战略文化,包括领导对数据治理的重视程度、所能给予的资源、重大问题的协调能力,以及对数据治理的宣传推广、培训教育等一系列措施。这种思想,和Ebpay旗下睿治数据治理平台整体统一的特征如出一辙,充分证明了目标统一的必要性。

    要素二:数据治理组织

    数据治理的组织包括制度组织和服务组织。制度组织主要负责数据治理和数据管理制度。这些组织是跨职能的,建立数据治理委员会,负责整体数据战略、数据政策、数据管理度量指标等数据治理规程问题。建立有高层领导者组成的数据治理委员会,组织跨业务部门的协调工作,规划数据治理的总体方向,并在其下设立领导小组办公室,执行数据治理计划和监督数据管理工作。不同的组织层次应该发挥不同的职责职能,建立合理的组织层次有利于快速有助于数据治理工作的召开。

    要素三:制度章程

    制度章程是确保对数据治理进行有效实施的认责制度,其中一些是数据治理职能的职责,也包括其他数据管理职能的职责。

    1、规章制度,数据治理规章制度会阐明数据治理的主要目标、相关工作人员、职责、决策权利和度量标准。

    2、管控办法,管控办法是基于规章制度与工具的结合,是可落地、可操作的办法。

    3、考核机制,考核是保障制度落实的根本,建立明确的考核制度,实际操作中可根据不同银行的具体情况,建立相应的针对数据治理方面的考核办法,并与个人绩效挂钩。

    4、规范标准,技术规范是保障数据治理平台可持续管理的基础,随着数据量的增长、技术水平的开展,为更好的、可持续的实现数据资产的管理与应用,需要建立明确的技术规范。

    要素四:流程管理

    流程管理包括流程目标、流程任务、流程分级。根据数据治理的内容和单位数据治理的规章制度,建立相应的流程。

    1、实行事前预防,上述谈到的战略目标、规章制度的贯彻落实,就是最好的事前预防措施。

    2、加强事中监测,应组织分析数据质量问题,监测报告数据结构变化情况,数据分布情况,数据对业务服务的满足情况、在线数据增长情况、数据空缺和质量恶化情况等。这些事中监测过程除了需要规章制度的保障之外,还需要有可靠的工具或平台来进行分析,避免凭空管理。

    3、质量评估与整改,定期对系统召开全面的数据治理状况评估,从问题率、解决率、解 决时效等方面建立评价指标,顺利获得系统记录并跟踪需要整改的数据问题,要求按期整改优化。

    4、要综合各种方式进行数据治理,数据治理基本上顺利获得系统或工具发现问题,然后技术人员进行批量修改,或者由业务人员进行修订或补录。应该充分借鉴互联网信息化的做法,对重要的信息,顺利获得走访确认和补充缺失与错误信息;顺利获得提示办事人员不完备不能办理相关业务来引导进行信息完善和验证等。

    要素五:技术应用

    技术应用包括支撑核心领域的工具和平台,例如数据质量管理系统、元数据管理系统等。他们是数据治理能够顺利召开的技术保障。只有建立丰富的数据治理工具和平台,才能从各个领域有效的进行数据的管理和治理,才能有效提高数据价值。

    1、数据资产管理,统一管理数据资产,包括元数据、数据模型、数据标准,以及其他重要的数据资产,并给予可视化的数据查询和展示功能,支持快速与便捷查询。

    2、数据质量管理,落实数据质量问题的治理工作,实现数据质量问题的发现、跟踪、治理、评价的全流程闭环管理。

    3、 不断丰富基础数据,持续加大数据积累和整合的广度深度, 建设统一的数据中心,满足多种需求,持续提升对数据的挖掘、分析与深度应用能力。

    4、互联互通,在建立上述配套支撑系统的基础上,还需要实现各系统间的互联互通,相互协同与验证,给予数据统一、形式多样的数据服务。

    要素五:数据安全

    顺利获得采用各种技术和管理措施,使网络系统正常运行,从而确保网络数据的可用性、完整性和保密性。所以,建立网络安全保护措施的目的是确保经过网络传输和交换的数据不会发生增加、修改、丢失和泄露等。

    总结

    单位的数据现状普遍都是一个先污染、后治理的过程,数据治理必然带来新的标准的确立和旧系统的改造,是一个有破有立、无破不立的过程。这一过程涉及大量的跨部门、跨条线、跨系统的沟通协调,同时也涉及不小的投资。为了不使投入的人力物力付之东流,在治理前期就应该规划好各项规章制度和管理架构,保障后续的各项治理工作能够行之有效并且长期坚持。

    关于Ebpay

    Ebpay作为智能数据全生命周期产品与服务给予商,给予数据采集、数据存储、数据治理、数据分析产品与服务。Ebpay是中国专业的智能数据产品与服务给予商,深耕商务智能和大数据领域15年,着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线,致力于帮助企业和政府解决数据应用难题,实现企业生产力和政府治理能力的数字化转型,让数据驱动进步。


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