如何实现治理数字化？

发布网友发布时间：2022-04-22 05:57

共2个回答

热心网友时间：2023-08-21 00:51

数据治理是一项管理数据的全方位过程，它涉及到数据的定义、分类、质量、安全、使用和维护等方面。随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业成长的核心竞争力之一，而数据治理则是保障这一竞争力的重要保障。
首先，数据治理需要定义数据的含义和分类。对于同一种数据，不同的团队和部门可能会有不同的定义和分类方式。因此，明确数据定义和分类，能够消除误解和沟通障碍。
其次，数据治理需要确保数据质量。数据质量不佳会导致企业决策的偏差和效率降低。数据治理需要确保数据准确、完整且有价值，以确保最佳效益。
另外，安全是数据治理的一个非常重要的方面。在数字时代，数据安全面临各种风险，包括黑客入侵、病毒攻击和数据丢失等等。通过建立严格的数据安全规则和权限管理，数据治理能够降低这些风险并提升数据安全性。
最后，数据治理还需要确保正常使用和维护。数据的持续增长和变化可能会导致数据架构变得混乱，而数据治理可以确保数据的规范化，以方便维护和查询。
总之，数据治理是一项全方位的数据管理过程，它不仅仅关乎对数据的定义、分类、质量、安全和维护等方面的管理，而且需要整合技术、流程和人员资源，以确保数据的规范化运作，从而提升企业的竞争力。

热心网友时间：2023-08-21 00:51

数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列*和流程。通俗来讲，数据治理就是由企业及企业内部门主导，由工具做支撑，配合相关*和流程实现对数据的管理，最终实现数据价值的最大化过程。
数据治理是一个长期过程，主要内容涉及数据的盘点、元数据管理、数据的规范建模、数据质量、数据服务等，企业想要进行数据治理选择一个好的工具无疑是非常重要的，远光大数据智能开发平台（YG-EDT）经历诸多项目实战的打磨，满足不同的数据治理场景，通过数据赋能业务，支撑业务创新发展，帮助企业深入挖掘数据价值，助力夯实数字化基础。