数据治理方案落地的5步必经之路

接触过数据分析的小伙伴都应该听说过数据治理的名字。数据治理听起来似乎很抽象，很难理解。百科全书上的数据治理解释是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。

似乎还是有点抽象。简单来说，数据治理是由企业数据治理部门发起实施的一系列政策和流程，关于如何制定和实施整个企业内部数据的业务应用和技术管理。其最终目的是挖掘数据价值，促进业务发展，实现盈利。

数据治理的对象包括数据、开发过程、管理过程、系统和组织。数据治理是通过一套完整的管理行为，将关联方形成有序的工作来实现目标。现在我们来看看数据治理的框架：

数据管理的范围通常包括：数据安全、数据开发、数据质量、元数据管理、数据价值等模块。根据企业数据治理目标的不同，企业采用的方法和路径也不同。但对于大多数企业来说，以下五个步骤是实施数据治理方案的必由之路，快速学习！

1.数据汇总，梳理编目

建立汇总处理机制，汇总自然资源中包含的一系列数据。提供跨网络跨数据库的数据交换工具，关联原始数据源，提取所需数据并落入核心数据库。汇总后，形成统一的数据市场，以服务的形式共享数据资源。并对现有数据进行梳理和编目，对每个数据进行梳理后赋予唯一的数据地址，方便后续在系统中查找所需数据。

2.构建数据评价体系，注重应用反馈评价

梳理数据评价主题，构建数据评价规则和模型，形成数据评价体系。画像和聚焦数据，评估每个业务场景需要哪些数据支持。以业务应用程序的数据支持要求为导向，收集不同角色用户的数据使用反馈，了解数据的使用和可能的优化方向，分析和评估业务闭环中的数据支持。

3.构建元数据系统和数据标签

建立基本数据描述、数据质量描述、数据分类描述、其他扩展描述等维度的元数据标准体系。使用元数据描述数据可以让每个使用数据的人清楚地了解数据的时间、空间、来源、格式等信息。结合元数据标准，对数据进行标签处理，即对数据内容形成画像。在此基础上，利用机器自动检查现有数据，包括图形、空间、时间、逻辑一致性和冗余清洗。

这里必须提到的是思迈特软件Smartbi的元数据分析。Smartbi可以管理元数据信息，包括表格、字段、参数、业务主题、多维模型、查询、报告、仪表板等信息，更好地支持应用系统的维护和运行。

4.梳理数据应用框架，构建指标模型系统

梳理数据应用框架，澄清数据之间的关联，明确各种数据的治理方向，形成数据应用清单。利用可视化数据模型定制工具和数据模型发布管理工具，将数据模型固化并落入系统，实现模型管理。

5.构建全方位数据运营机，建立业务数据双向互动机制

基于业务构建数据生命周期，建立可持续、全面的数据运行机制。数据系统运行机制的核心最终是实现与业务数据相关的模型，通过相关模型建立业务和数据之间的双向互动机制，以数据为导向完成业务的关键环节。

做好数据治理，可以挖掘出有价值的数据，从而促进业务发展，最终达到盈利的目的。数据治理还需要系统的数据治理工具来实现数据的处理过程。

申请试用