数据治理包括哪几个方面？
数据治理是广义信息治理计划的一部分，即制定与大数据相关的管理优化、数据保护和数据实现政策。其发起背景大多是由于公司战略政策和业务日益增长的数据需求和要求。在业务经历了粗放式增长之后，原有的模式已经不能带动业务的增长，需要通过数据手段赋予新的业务增长点。因此，业务对数据的准确性和及时性提出了要求。收集一个需求需要4天才能满足业务，导致数据治理项目启动。它包括数据、开发流程、管理流程、制度和组织。数据治理是通过一套完整的管理行为，使关联方形成有序的工作来实现目标。数据治理包括哪几个方面？数据治理措施主要包括两个方面:
数据治理包括哪几个方面？
一、管理措施
1.提高整体意识。
毋庸置疑，数据是企业的宝贵资产，各个企业都意识到了数据质量的重要性，但是数据治理却没有提到，数据治理的战略高度，信息化建设的重点还是应用系统的建设和运行。数据治理是一项系统工程，需要管理者、系统开发人员、系统使用者、系统维护人员等多方面的协作。目前最大的问题是，人们对数据治理的认识还处于盲区，还没有认识到数据治理的重要性，因此数据治理首先要从上到下全面提高认识，保证在系统建设、系统运行、系统维护等各个环节中重视数据治理。
2.建立数据治理组织。
数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础，数据治理组织应包括管理者、业务、技术三个层面。数据治理组织可以设置三个角色：数据治理委员会、数据治理业务小组、数据治理技术小组。资料室：由校领导、IT部门主管及业务部门负责人组成，负责数据管理的目标、制度、规范、流程、标准等的制定；沟通协调，解决相关人员责、权、利问题，推行数据治理文化。
数据治理业务组：由业务部门业务专家、业务部门系统管理员组成，负责业务系统参数、基本数据维护、系统正常使用；负责审核、检查、整改业务数据，从数据产生的源头提高数据质量。
数据治理技术团队：包括相关IT技术人员，包括系统开发人员、数据治理人员、数据库管理员。资料管制员负责按资料检查标准和资料管理标准输入资料；资料管制员负责制订资料质量检查规则、监测资料质量、批量修改资料等；资料员负责系统资料的备份、恢复、安全、审核等工作。
3.建立信息标准制度。
一般来说，信息化建设应遵循标准先行的原则，在应用系统建设初期，应建立企业内部数据标准体系，保证各部门、各业务系统采用统一的数据标准，提高部门间、系统间的数据共享能力，避免形成信息孤岛。这一系统可以包括数据标准、技术标准、管理标准、数据质量标准等内容，还可以建立由业务人员和技术人员组成的数据标准制定小组，负责开发、维护、宣传、解释等工作。
4.制订数据质量控制准则。
由于企业缺乏明确的数据质量控制规范、流程，导致数据治理相关人员职责划分不清，各阶段数据质量专责人员不足。该系统通过制定数据质量控制规范，使相关人员明确数据生成、存储、应用整个生命周期所包含的工作内容和工作流程，形成校内统一管理体系。要提高数据治理的执行效率，就必须建立对数据治理的绩效评估，对数据治理各个环节的效果进行检查。
5.建立数据安全管理制度。
保障数据安全是高校信息化的首要任务，在数据生命周期内，高校应建立数据安全管理体系，包括数据产生和传输、存储、处理和销毁四个方面。信息安全管理系统主要是用来规范员工在日常工作中安全使用数据，指导技术人员如何进行数据安全管理。
二、技术措施。
1.建立企业级数据架构。
由于没有完整的数据结构，企业构建的信息系统主要是满足应用的功能，没有统一的数据架构，必然会产生不同的数据标准和数据库，造成数据交换、数据共享困难、数据冗余、数据完整性、数据一致性等问题。
理想的做法是，企业在信息化初期就应该规划整个数据结构。包括：数据标准、数据库产品线、主数据、元数据、质量数据、数据安全、数据交换、数据仓库。每个组成部分都需要将其作为一个独立的专题进行建设，而且必须采用技术与管理相结合的建设过程，最终形成全球数据架构。
2.加强信息系统设计。
发生数据质量问题的第一个环节是源系统产生数据，在数据源中解决数据质量问题是一种有效的方法。设计和开发加强的信息系统可以自动避免许多数据质量常见问题。具体包括以下三个方面：细化需求分析阶段的需求，增加详细的数据质量要求；使用3NF范式建立业务系统数据模型，可以有效地解决数据库中存在的数据冗余和不一致性问题；在系统开发阶段，加强数据录入功能的设计与开发，改进界面友好性和校验功能，有效解决了数据完整性、实时性等问题。
3.建立主数据中心。
公司不同应用系统、不同部门之间需要共享数据的现象非常普遍，建立主数据中心不仅可以避免各个应用系统间的数据共享形成网状结构，而且还能确保准确、一致地对外提供数据。一般来说，主数据是IT、业务、应用程序、资产等核心业务实体的数据，它们相对缓慢，并经常在不同业务之间重复使用。
针对实际需求情况，对主数据范围进行了扩展，所有需要交换和共享的数据都纳入主数据范围，形成企业范围内一致、完整、准确的核心业务数据，由主数据中心统一完成对外提供数据。建立主数据中心不仅仅是一项技术性工作，除了开发、维护外，还要制定开发规范、管理规范、管理流程，共同规范主数据的使用。
4.建立监测数据质量的平台。
平台包括数据质量检查规则库、规则执行引擎、数据质量报告、报表推送等功能，建立了数据质量监测平台，实现了数据质量自动检测和监控。系统的核心是规则库，业务无关规则由技术人员独立开发，业务相关规则需要技术人员和业务人员共同确定检查规则，然后编写规则脚本。批检测时，规则执行引擎能够实时地发现数据的质量，并第一时间将数据质量报告推给业务人员，帮助及时纠正问题数据。
5.开展数据安全工作。
以数据安全管理系统为指导，对数据的备份、恢复、脱敏、监测、审计等方面的技术性工作。数据治理是企业信息化建设中提高数据应用水平和管理信息化的有效手段。数据治理是一项长期的系统工程，贯穿于整个数据生命周期，不仅需要借助技术手段，更需要完善数据治理体系，包括规划、组织、机制、规范、流程等，只有企业各级人员高度重视并积极参与，逐步形成数据治理文化，数据治理才能取得成效，数据才能发挥更大价值。
实际上，数据治理是一种系统，是一种关注信息系统执行层面的系统，其目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过类似于监督委员会或项目组的虚拟组织，对企业的信息化建设进行全面的监管，其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。就范围而言，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，从源头到终端再到源头形成闭环负反馈系统(控制理论中趋稳的系统)。以上就是数据治理包括哪几个方面的全部内容，希望对你有所帮助。
[免责声明]
文章标题： 数据治理包括哪几个方面？
文章内容为网站编辑整理发布，仅供学习与参考，不代表本网站赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请及时沟通。发送邮件至36dianping@36kr.com，我们会在3个工作日内处理。
