数据治理的关键要素

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数据治理需要体系建设&sma&<p><span style="font-size: 14px;">为发挥数据中台价值需要满足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、体系化的运营手段。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">根据企业的规模、所属行业、数据量等情况选择合适的平台架构；治理服务需要贯穿数据全生命周期，保证数据在采集、加工、共享、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性；运营手段则应当包括规范的优化、组织的优化、平台的优化以及流程的优化等等方面。&nbsp;</span></p>

数据治理需要夯实基础&sma&<p><span style="font-size: 14px;">数据治理需要循序渐进，但在数据中台建设初期至少需要关注三个方面：数据规范、数据质量、数据安全。规范化的模型管理是保障数据可以被治理的前提条件，高质量的数据是数据可用的前提条件，数据的安全管控是数据可以共享交换的前提条件。</span></p>

数据治理需要IT赋能&sma&<p><span style="font-size: 14px;">数据治理不是一堆规范文档的堆砌，而是需要将治理过程中所产生的的规范、流程、标准落地到IT平台上，在数据生产过程中通过前向的方式进行数据治理，避免事后稽核带来运维成本的增加。</span></p>

数据治理需要聚焦数据&sma&<p><span style="font-size: 14px;">数据治理的本质是管理数据，因此需要加强元数据管理，补齐数据的相关属性和信息，比如：元数据、质量、安全、业务逻辑、血缘等；应通过元数据驱动的方式管理数据生产。</span></p>

数据治理需要建管一体化&sma&<p><span style="font-size: 14px;">数据中台的数据模型血缘与任务调度的一致性是建管一体化的关键，有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的问题，避免出现两张皮的低效管理模式。&nbsp;</span></p>

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