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数据治理——企业转型新驱动力
发布时间:2019-09-12 18:14

Erwin 数据治理


数据治理为什么被重视?


埃森哲曾发布了有关各行业平均GDP的增长率白皮书,上面写道:单纯的看自然增长,制造业只有2.1%,而通过数据以及人工智能的帮助下,制造业将会上升到第二名4.4%。


除了埃森哲之外,伯纳德·马尔在《大数据》中也提到:到2020,估计每秒钟就会创造出1.7兆的新数据。


众所周知,数据被各个行业所利用率是比较低的,虽说现在部分公司已经意识到了数据的价值,并打算利用数据创造新的商业模式,但是效果依旧不是那么可观。


要知道,行业是由风险存在的,数据也不例外。就比如说:Facebook上曾发生过个人隐私泄露事件,直接导致Facebook市值缩水640亿美元,就连扎克伯格也受到国会质询。


我们为什么要推行使用数据治理?就是为了合规、高效地产生数据价值。



那么我们又该如何的合规、高效地产生数据价值?


我们应该认清数据其本身的价值,而不是技术层面的一些片面的内容,在使用数据的时候,我们还需要构建好生命周期、深度、以及方位的治理体系,而这种体系就包括三大层面:一是数据治理组织体系;二是数据治理工具;三是数据治理管控流程。


Erwin 数据治理


*数据治理组织体系:


数据治理组织的构建旨在通过建立数据治理组织架构,明确各级角色和职责,保障数据治理的各项管理办法、工作流程的实施,推动数据治理工作的有序开展。


*数据治理管控流程:


数据治理管控流程是为了让方案能真正有序的落地。


如下图:


Erwin 数据治理


*数据治理管控工具:

 

数据治理管控工具就如同它的名字一样,是为了帮助企业更快更好的规划落实规范制度。当然数据管控工具不仅仅只是在这一层面的内容比较突出,它在数据资产管理、数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据运维管理以及数据生命周期管理方面也尤为重要。


Erwin在数据治理方面尤为突出,不仅提高了数据质量的一致性,更是减少、开发和维护的成本,尤其是在实现企业“数据流畅性”对于存储在任何地方的任何企业数据,均支持及可视化。并在集中模型开发,确保数据最大化的重复使用与一致性。


在数据资产价值被高度认可和开发利用的今天,数据治理不仅仅需要作为一项管理职能在企业内贯彻执行,也应该成为一种企业文化。


Erwin 数据治理


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