当前位置: 首页 > 科技观察

让我们来谈谈数据治理的意义和驱动因素_0

时间:2023-03-22 13:02:31 科技观察

组织中存在哪些数据?它存储在哪里?最好的数据是什么?如何访问?你相信吗?数据目录负责有效地查找和理解数据部分。提供和监控数据访问,确保数据质量和数据保护——所有这些都在数据治理之下。既然数据目录正在结合数据治理工具集,那么将数据目录和数据治理结合到一个工具集中是合适的。那是因为它的功能是如此交织在一起。什么是数据治理?有人说是一套流程和政策,也有人说是数据管理。隐私和编目领域的各种供应商正试图将他们的软件作为数据治理软件进行营销。根据LightsonData的说法,“数据治理使组织能够对数据资产的管理施加控制,包括确保数据符合其预期目的所需的人员、流程和技术。简而言之,数据治理是提供和监控数据访问,确保数据质量和数据保护的过程。当我们谈论数据治理时,对话中经常会出现以下术语。为了更好地理解,简要定义。数据发现-从组织现有数据中找到相关数据资产和快速理解的行为。数据沿袭-是数据来源及其处理逻辑和目的地的图形表示。业务词汇表-是一个存储库,使数据管理员能够构建和管理整个公司的通用业务词汇表。一个业务词汇表可以包含许多数据字典。数据字典-是定义数据元素的存储库,它们的含义是找到它们的允许值。虽然数据词汇表是企业范围的,应该创建以提高对业务的理解,但数据字典本质上更具技术性,并且往往是系统特定的。PII-个人身份信息数据隐私合规性-是公司遵守个人信息保护指南或法规。主数据管理数据质量——数据质量是感知或评估数据在特定环境下是否适合其用途的关键。数据的质量由准确性、完整性、相关性和最新性等因素决定。(来源:WhatIs.com)数据管理员——数据管理员是一个角色,有助于为业务用户提供可以以一致的方式轻松访问的高质量数据。每个组织都在从数据治理中寻找与数据相关的问题的解决方案。意思是,如果跟一个公司的董事或者CDO谈话不一样,他们对数据治理的理解就会不一样,因为他们面临的挑战不一样。为什么数据治理突然变得如此重要?很多人都会在某个时刻思考这个问题。尽管电子形式的数据自计算机出现以来就已经存在,但数据治理已成为近年来的热门话题。这是由于从繁琐的集中式应用程序向基于SAAS的易于使用的应用程序的转变。SAAS、数字营销和销售应用程序的出现创造了新一波的孤立应用程序。当您只有一个应用程序用于整个业务功能时,即SAP,您不会遇到任何治理问题,因为SAP提供了解决方案。但是,当有多个应用程序时,就会出现各种数据挑战。在以下部分中,您将看到BI/分析和合规性如何使自动化和结构化数据治理的需求复杂化。数据治理驱动因素对于有效的数据治理,了解哪些因素将数据治理推向紧迫点至关重要。主数据管理当有多个应用程序执行不同的业务功能时,总是需要公共数据,例如客户、员工、会计科目表和材料。为了克服企业中的挑战,IT部门通常确保一个应用程序是特定数据元素的主人,而其他应用程序仅用于处理线索。这些应用程序必须集成并具有单点登录功能。一个典型的组织拥有大约100多个执行不同业务功能的应用程序。在这些应用程序的实施过程中,领导层对主数据记录做出决策,然后将一个应用程序与其他应用程序集成。获取和实施新应用程序通常是一项联合(IT/业务)职能。项目团队确保主数据仅保存在一个应用程序中。然而,还有各种其他驱动因素,例如合并和收购以及快速增长,为主数据创建了多个源系统。为了合并主记录,需要创建一个IT项目并使用特定的工具来管理它们。这些类型的项目很昂贵。整个治理活动作为项目的一部分进行。在大多数情况下,所有利益相关者和咨询公司都参与解决这一挑战。集成由于多个应用程序执行许多业务功能,因此将它们集成很重要。例如,CRM系统可能需要与财务系统集成以完成采购和开票流程。当数据流经集成过程时,需要对其进行管理。大多数这些集成都是自定义编写的,需要IT人员的支持。这个问题也可以称为关于业务规则的数据治理问题。通常,会组建一个支持团队。它的工作是管理这些集成。商业智能和分析商业智能和分析可以分两部分提供。第一个是为管理层持续提出的问题提供答案,第二个是通过分析增强面向客户或内部的应用程序。一些问题将包括。“这个季度有多少销售额?”“费用或利润是多少?”这种数据聚合称为BI/Reporting。另一方面,当客户登录时,您会根据他或她过去的行为向他提供有关新产品的信息。这是分析的结果。一个具体的分析示例是亚马逊产品推荐过程。随着商业智能和分析变得越来越重要,每个业务部门都在聘请自己的数据科学家。随着数据变得越来越丰富,他们提供对这些数据的访问和知识变得越来越具有挑战性。因此,大多数业务部门都需要自动化数据治理。遵守数据隐私和财务法规。法规对组织如何捕获和存储客户数据有严格的规定。这些规定不仅涉及单个数据元素,还涉及cookie-id或任何可以跟踪客户行为的机制。由于公司将各种数据存储在不同的数据库中,因此由于合规性,他们需要管理数据以及与之相关的所有问题。数据质量保障所有这些需求都将数据治理推向了迫切需要的地步。他们都有不同的业务需求,都在寻找解决方案。