数据治理主动数据治理
主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识,因为主数据的授权已推给上游的业务用户,使数据管理员处于很少被打扰的角色,他们将不会成为诸如订单管理或出具等关键业务流程的瓶颈。
销售和营销均受益,因为可更迅速且经济有效地完成营销活动,在启动活动之前无需前期数据纠正。财务上也受益,因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素,添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算限额,然后将该信息传回 ERP 系统。
数据治理数据赋能 近越来越多的朋友关注到“数据赋能”这样一个话题,所谓数据赋能,可简单理解为挖掘数据价值,利用数据提供服务。举例来说,营销、人物画像、经营分析、数据地图这些都属于数据服务的范畴。究竟利用数据赋什么能,这需要取决于你的业务背景和发展方向,我们今天讨论的重点不是赋什么能,而是数据如何赋能。我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲,因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知,我们从93年开始逐步发展信息化,从为了解决业务上0和1问题,为了解决无纸化办公,到现在的大数据时代,近30年的时间总结起来,数据领域一共就三件事:解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。
数据治理数字标准
数字化社会的体现标志是什么,笔者认为数字化社会的标志不是数字应用场景的具体化,也不是数据应用的多样化,而是全社会对数字有一个共同的标准、共同的规范,所有的数字化活动应遵循相关的要求,比如分类分级标准、数据安全规范、数据保护条例等等。
全社会将从行业归属角度,逐步建立数据分类分级标准,其中离不开的引导,分类分级的标准将是未来数据大融合、一个数据标准的数据基石,如何做好分类分级,凝聚社会共识,该类工作将会以咨询的方式完成规划,以公示的方式完成补充,形成数据分类分级标准。
数据治理多种异构数据源支持
具有多种异构数据源支持,一个脱敏规则可应用于不同的数据源,可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行脱敏处理。例如:可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等数据源上直接引用。脱敏后的数据完全不落地分发,提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式,无需在生产系统或本地安装任何客户端。
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