数 据 治 理 框 架 技 术 方 案 (图文) 2020-01-07 12:24 | 人气：755 分享至： 收藏 一、什么是数据治理
维基百科：数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的
有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润
笔者认为：所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴
数据治理的目的就是通过有效的数据资源控制手段，进行数据的控制，以提升数据质量进而提升数据变现的能力
二、为什么需要数据治理
在我国，各行业的信息化发展和建设水平并不均衡，甚至有的行业是刚刚起步
但是，不论是金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业，其信息化的发展基本都遵循了“诺兰模型”
笔者认为企业信息化大致经历 了初 期 的烟 囱 式系 统建设、中 期 的集 成式系 统建设和后 期 的数据管理式系 统建设三 个 大的阶 段，可 以说 是一个 先 建设后 治理的过程
1 、数据质量层次不齐 当今时代，“数据资产化”的概念已经被大多数人理解和接受
不论是企业、政府还是其他组织机构，对于的数据资产的管理越来越重视
然而，数据并不等于资产，也就是说不是所有数据都是数据资产，数据中也有垃圾数据
我们需要治理的是能够为企业创造价值的数据资产，而不是全部数据
2 、数据交换和共享困难 企业信息化建设初期缺乏整体的信息化规划，系统建设大多都是以业务部门驱动的单体架构系统或套装软件，数据分散在这些架构不统一、开发语言不一致、数据库多样化的系统中，甚至还有大量的数据存放在员工的个人电脑中，导致在企业内部形成了一个个的“信息孤岛”
这些“孤岛”之间缺乏有效的连接通道，数据不能互联互通，不能按照用户的指令进行有意义的交流，数据的价值不能充分发挥
只有联通数据，消除这些“信息孤岛”，
