数据治理主动型治理
主动数据治理的个优势是可在根源获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则,确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过,新记录的初始质量级别将非常高。
主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高,并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不、不完整或不一致的数据来连续污染系统,则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。
主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中,可应用所有典型的业务规则,以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后,此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。
数据治理包含
这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,业务域、业务线、业务项能不能说清楚;你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据体量有多大,都存哪,使用场景、使用角色都是什么,数据和业务之间的关系是什么;你建设了多少应用系统,应用和业务之间的关系是什么;你的组织架构长什么样,流程什么样,不同部门之间的关系是什么,权责利如何划分,信息化成熟度什么样,人员技能又如何;你的企业要遵守哪些法律法规,有没有跨境业务,行业有没有监管要求?
数据治理管理规范
数据化建设过程中的管理规范,更多体现在数据融合和交换的管理方法中,该类方法是以应用软件为载体的数据管理类规范,通常在不同应用行业、不同使用者中采用不同的管理规范,其相互之间既有共通之处,也有各企业的特点。
数据标准和数据规范的制定将是数字化社会的主要工程,也是国家建设别数据统一共享开放平台的基石。
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