思迈特软件Smartbi:数据治理的目的与意义

何为数据治理

治为整治,关注数据质量,保障数据稳定性、准确性,合理控制数据的生命周期,降低成本。理为梳理和管理,数据的基本信息、状态、关联关系等,目标是搞清有哪些数据、从哪来到哪去,最终用到什么地方。所以,数据治理是一个过程,是一个从混乱到有序的过程。以服务组织战略目标为基本原则,通过组织成员的协同努力,流程制度的制定,以及数据资产的梳理、采集清洗、结构化存储、可视化管理和多维度分析,实现数据资产价值获取、业务模式创新和经营风险控制的过程。

数据治理的目的

数据治理的目的在于确保数据的质量,可用性,可集成性,安全性和易用性。

随着数字化转型速度加快,政府、企业的数据量得到爆炸性增长。据相关报道,2020年,我国数据总量有望达到8000EB,占全球数据总量的21%,成为名副其实的数据资源大国和全球数据中心。

面对如此庞大的数据,如何打通数据,消除数据孤岛,做好数据治理,挖掘数据价值,更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。

以前海数据城市经济大脑为例,通过已有数据资源,运用大数据分析手段,实现全面、直观的感知城市经济和城市运行管理状态。对于城区发展的重点方向和重大问题按专项领域进行专题分析,通过搭建科学的指标体系和分析模型,准确地进行预警和预判,为城市管理的精准施政提供决策分析,为城市治理的科学高效和协同治理打下基础,全面实现一屏感知全局。赋能地方传统产业转型升级,助力地方政府数字化治理、数字化决策。

数据治理的意义

数据治理就像淘米一样,以前淘米淘的其实是米中的砂石和杂质。现在的米都很干净,淘米是为了获得更好的口感,目的与意义就完全不一样了。

在数据质量国家标准《GB/T 36073-2018》数据管理能力成熟度评估模型中定义,应该从数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据生命周期、数据应用、数据质量、数据安全等八大方面进行评估。

数据治理要了解政府、企业的需求,并按照从上而下的策略进行开展数据管理的现状调研,摸清楚数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况,从而更好地对数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范。通过统一数据标准,制定合理的数据治理流程和制度,规范数据生产供应。通过提升数据质量、控制数据安全,不仅有利于提高政府决策的科学性,也有利于推进政府的数字化转型,让数据发挥出最大的效益。

前海数据专注于为各级政府、各类企业提供涵盖数据归集、治理、分析和应用的数据运营服务。公司深入研究自然语言处理、机器学习推理及自主学习等核心数据技术,致力于促进数据内容的智能化生产、精准化推送,帮助用户更便捷、迅速地发现问题和分析问题,支持政府和企业精准决策,实现数字赋能,善政兴业。

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