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大数据之数据治理架构介绍

2024-06-07 14:40:00 | 来源:企业IT培训

数据治理架构是一个复杂的系统,旨在确保大数据的有效管理、使用和保护。以下是关于大数据数据治理架构的详细介绍:

一、概述

大数据治理架构是指在大数据创新发展的过程中,根据客观条件要求,建立的基于网络的开放、可控、安全、可信的数据治理制度,实现大数据的智能化管理和应用。它依托大数据的特点和优势,结合信息技术、人员、设备、部门协作、政策制定等,抓住大数据管理的重要性,实现系统级别的大数据管理。

二、数据治理架构的核心内容

数据治理框架管理者视角:可以概括为“五域模型”,包括“管控域”、“过程域”、“治理域”、“技术域”、“价值域”。管控域:在数据治理战略指导下制订企业数据治理组织,明确组织的责、权、利,岗位编制及技能要求。

治理域:明确数据治理的对象和目标。

技术域:数据治理的支撑手段,指的工具平台。

过程域:数据治理的方法论。

价值域:通过对数据资产的管控挖掘数据资产的价值,并通过数据的流动、共享、交易变现数据资产。

技术视角企业大数据治理实践指南框架:包括数据战略、数据治理管控体系(如数据治理组织、制度、流程、管控机制、绩效体系及标准体系)、数据架构、主数据、元数据、指标数据、时序数据、数据质量、数据安全、数据集成与交换、数据开放和共享、数据资产管理能力成熟度评估以及数据价值、数据共享、数据变现等多方面。

数据治理车轮图从数据战略、数据管控(组织管理、制度体系、流程管理及绩效)、三个核心体系(数据标准体系、数据质量体系、数据安全体系)和工具等分别进行介绍。

三、数据治理架构的特点

开放性:支持多种数据源和数据格式的接入,实现数据的统一管理和使用。

可控性:通过完善的数据治理组织、制度、流程等,确保数据的有效管理和控制。

安全性:采用先进的数据安全技术,保护数据的完整性和机密性,防止数据泄露和滥用。

可信性:确保数据的准确性和可靠性,为决策提供有力支持。

四、数据治理架构的实施步骤

明确数据治理目标:根据企业战略和业务需求,明确数据治理的目标和期望成果。

建立数据治理组织:成立专门的数据治理组织,明确各成员的角色和职责。

制定数据治理制度:制定完善的数据治理制度,包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理等。

实施数据治理计划:按照数据治理计划,逐步实施各项数据治理措施。

持续监控和改进:对数据治理效果进行持续监控和评估,及时发现问题并进行改进。

总之,大数据之数据治理架构是一个复杂而重要的系统,通过明确目标、建立组织、制定制度、实施计划和持续监控等步骤,可以确保大数据的有效管理和使用,为企业的决策和发展提供有力支持。