数据治理的商业价值有哪些？

1. 数据治理的商业价值有哪些？

1.数据治理可以提升企业的数据质量，使企业的数据能更加的准确、可信。
2.我们可以从数据治理的概念出发，ITSS WG1 给出的数据治理包括以下内容：
（1）确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现；
（2）确保有效助力业务的决策机制和方向；
（3）确保绩效和合规进行监督。
数据治理若要实现商业价值需要满足以上三点。
3.数据治理可以有效的降低IT建设以及数据的维护的成本。
亿信华辰在数据行业做了多年，能够实现数据治理的商业价值！

2. 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。

3. 数据治理包括哪几个方面

数据治理包括以下几个方面：
1、数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。
2、数据存储有合理的期限和方式：数据存储有明确的生命周期管理，并且能够根据数据的重要性和数据用户的访问情况，在数据存储生命周期的不同阶段采用有针对性和差异化的存储策略。
3、数据进行统一的加工和整合：为了能够达到数据治理组织制定的数据标准和质量要求，数据需要采用统一的工具和规则进行处理和整合。
4、数据是易访问的：数据要能够非常方便的为数据用户获取和使用，但是要在满足数据治理要求的数据标准、数据质量和信息安全的情况下。
5、数据访问有安全控制：因为数据资产的重要性和可复制性，就必然要求数据的访问、获取和存储需要有安全的管控，避免企业的核心资产泄露，造成无法挽回的损失

简介：
数据治理是20世纪90年代兴起的概念，起初数据治理的主要目标是进行客户数据的清理、完善数据标注，确保组织数据的完整性。伴随着企业规模的不断扩大，数据技术管理的相关理论不断成熟和完善，企业数据治理的重要性也在业界达成了广泛的共识，即数据不但有价值而且还是企业有竞争价值的资产。
为了能够让数据一致、准确和及时的提供给数字化建设的使用者，让数据能够被使用者更容易理解，发挥数据资产的最大价值，企业需要对现有数据进行治理。

4. 数据治理包括哪几个方面

数据治理包括哪几个方面如下：
元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力。
数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性。

数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议。
数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。
主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。
数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。
数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率。
数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。
生命周期：管理数据生命周期，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

5. 数据治理的好处有哪些?

1、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。
2、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。


3、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。


4、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“单一版本真相”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。


5、一致的合规性— 数据治理提供了一个平台来满足政府法规的要求，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)。


6、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。

6. 数据治理的什么是数据治理

信息系统建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数 据资产形成的必要条件。虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但是光有理念是不够的，还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容（1）确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现；（2）确保有效助力业务的决策机制和方向；（3）确保绩效和合规进行监督。数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理的全过程数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合