數據治理包括哪幾個方面？
數據治理是廣義信息治理計劃的一部分，即制定與大數據相關的管理優化、數據保護和數據實現政策。其發起背景大多是由于公司戰略政策和業務日益增長的數據需求和要求。在業務經歷了粗放式增長之后，原有的模式已經不能帶動業務的增長，需要通過數據手段賦予新的業務增長點。因此，業務對數據的準確性和及時性提出了要求。收集一個需求需要4天才能滿足業務，導致數據治理項目啟動。它包括數據、開發流程、管理流程、制度和組織。數據治理是通過一套完整的管理行為，使關聯方形成有序的工作來實現目標。數據治理包括哪幾個方面？數據治理措施主要包括兩個方面:
數據治理包括哪幾個方面？
一、管理措施
1.提高整體意識。
毋庸置疑，數據是企業的寶貴資產，各個企業都意識到了數據質量的重要性，但是數據治理卻沒有提到，數據治理的戰略高度，信息化建設的重點還是應用系統的建設和運行。數據治理是一項系統工程，需要管理者、系統開發人員、系統使用者、系統維護人員等多方面的協作。目前最大的問題是，人們對數據治理的認識還處于盲區，還沒有認識到數據治理的重要性，因此數據治理首先要從上到下全面提高認識，保證在系統建設、系統運行、系統維護等各個環節中重視數據治理。
2.建立數據治理組織。
數據治理組織是全面開展數據治理工作的基礎，數據治理組織應包括管理者、業務、技術三個層面。數據治理組織可以設置三個角色：數據治理委員會、數據治理業務小組、數據治理技術小組。資料室：由校領導、IT部門主管及業務部門負責人組成，負責數據管理的目標、制度、規范、流程、標準等的制定；溝通協調，解決相關人員責、權、利問題，推行數據治理文化。
數據治理業務組：由業務部門業務專家、業務部門系統管理員組成，負責業務系統參數、基本數據維護、系統正常使用；負責審核、檢查、整改業務數據，從數據產生的源頭提高數據質量。
數據治理技術團隊：包括相關IT技術人員，包括系統開發人員、數據治理人員、數據庫管理員。資料管制員負責按資料檢查標準和資料管理標準輸入資料；資料管制員負責制訂資料質量檢查規則、監測資料質量、批量修改資料等；資料員負責系統資料的備份、恢復、安全、審核等工作。
3.建立信息標準制度。
一般來說，信息化建設應遵循標準先行的原則，在應用系統建設初期，應建立企業內部數據標準體系，保證各部門、各業務系統采用統一的數據標準，提高部門間、系統間的數據共享能力，避免形成信息孤島。這一系統可以包括數據標準、技術標準、管理標準、數據質量標準等內容，還可以建立由業務人員和技術人員組成的數據標準制定小組，負責開發、維護、宣傳、解釋等工作。
4.制訂數據質量控制準則。
由于企業缺乏明確的數據質量控制規范、流程，導致數據治理相關人員職責劃分不清，各階段數據質量專責人員不足。該系統通過制定數據質量控制規范，使相關人員明確數據生成、存儲、應用整個生命周期所包含的工作內容和工作流程，形成校內統一管理體系。要提高數據治理的執行效率，就必須建立對數據治理的績效評估，對數據治理各個環節的效果進行檢查。
5.建立數據安全管理制度。
保障數據安全是高校信息化的首要任務，在數據生命周期內，高校應建立數據安全管理體系，包括數據產生和傳輸、存儲、處理和銷毀四個方面。信息安全管理系統主要是用來規范員工在日常工作中安全使用數據，指導技術人員如何進行數據安全管理。
二、技術措施。
1.建立企業級數據架構。
由于沒有完整的數據結構，企業構建的信息系統主要是滿足應用的功能，沒有統一的數據架構，必然會產生不同的數據標準和數據庫，造成數據交換、數據共享困難、數據冗余、數據完整性、數據一致性等問題。
理想的做法是，企業在信息化初期就應該規劃整個數據結構。包括：數據標準、數據庫產品線、主數據、元數據、質量數據、數據安全、數據交換、數據倉庫。每個組成部分都需要將其作為一個獨立的專題進行建設，而且必須采用技術與管理相結合的建設過程，最終形成全球數據架構。
2.加強信息系統設計。
發生數據質量問題的第一個環節是源系統產生數據，在數據源中解決數據質量問題是一種有效的方法。設計和開發加強的信息系統可以自動避免許多數據質量常見問題。具體包括以下三個方面：細化需求分析階段的需求，增加詳細的數據質量要求；使用3NF范式建立業務系統數據模型，可以有效地解決數據庫中存在的數據冗余和不一致性問題；在系統開發階段，加強數據錄入功能的設計與開發，改進界面友好性和校驗功能，有效解決了數據完整性、實時性等問題。
3.建立主數據中心。
公司不同應用系統、不同部門之間需要共享數據的現象非常普遍，建立主數據中心不僅可以避免各個應用系統間的數據共享形成網狀結構，而且還能確保準確、一致地對外提供數據。一般來說，主數據是IT、業務、應用程序、資產等核心業務實體的數據，它們相對緩慢，并經常在不同業務之間重復使用。
針對實際需求情況，對主數據范圍進行了擴展，所有需要交換和共享的數據都納入主數據范圍，形成企業范圍內一致、完整、準確的核心業務數據，由主數據中心統一完成對外提供數據。建立主數據中心不僅僅是一項技術性工作，除了開發、維護外，還要制定開發規范、管理規范、管理流程，共同規范主數據的使用。
4.建立監測數據質量的平臺。
平臺包括數據質量檢查規則庫、規則執行引擎、數據質量報告、報表推送等功能，建立了數據質量監測平臺，實現了數據質量自動檢測和監控。系統的核心是規則庫，業務無關規則由技術人員獨立開發，業務相關規則需要技術人員和業務人員共同確定檢查規則，然后編寫規則腳本。批檢測時，規則執行引擎能夠實時地發現數據的質量，并第一時間將數據質量報告推給業務人員，幫助及時糾正問題數據。
5.開展數據安全工作。
以數據安全管理系統為指導，對數據的備份、恢復、脫敏、監測、審計等方面的技術性工作。數據治理是企業信息化建設中提高數據應用水平和管理信息化的有效手段。數據治理是一項長期的系統工程，貫穿于整個數據生命周期，不僅需要借助技術手段，更需要完善數據治理體系，包括規劃、組織、機制、規范、流程等，只有企業各級人員高度重視并積極參與，逐步形成數據治理文化，數據治理才能取得成效，數據才能發揮更大價值。
實際上，數據治理是一種系統，是一種關注信息系統執行層面的系統，其目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過類似于監督委員會或項目組的虛擬組織，對企業的信息化建設進行全面的監管，其基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。就范圍而言，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、后端業務數據庫到終端的數據分析，從源頭到終端再到源頭形成閉環負反饋系統(控制理論中趨穩的系統)。以上就是數據治理包括哪幾個方面的全部內容，希望對你有所幫助。
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