21世紀已經是數據時代的天下，企業(yè)面對激烈的市場競爭，應當如何管理大數據在一定程度上決定了企業(yè)的未來，能夠掌握實驗數據治理的新思路可以幫助企業(yè)在市場競爭中取得一定的優(yōu)勢地位。大數據是企業(yè)重要資產之一，現在隨著試驗數據采集設備的增加，試驗數據存儲設備以及相關處理能力的拓展，試驗大數據增長非?？欤蝗藗兎Q之為“神奇的金礦”，下面我們就來看看試驗數據治理的新思路，希望能夠助您的企業(yè)一臂之力。

一、試驗數據治理概述

企業(yè)信息化大致經歷了初期的煙囪式系統(tǒng)建設、中期的集成式系統(tǒng)建設和后期的數據管理式系統(tǒng)建設三大階段，是一個先建設后治理的過程。試驗領域在各個階段都產生的了大量的試驗數據資源，從技術特點來說，目前在試驗數據治理領域的現狀，初步歸納為以下幾個方面：無標準規(guī)范，數據管理雜亂，數據規(guī)范性差，數據質量低，數據安全性差。

在數據治理上存在采集匯總難、清洗整合難、描述理解難、使用監(jiān)管難、關聯(lián)追溯難、開放共享難等挑戰(zhàn)，因此為了滿足數據特定的應用場景、形成數據資產，需要開展試驗數據治理工作。試驗數據治理是一個持續(xù)迭代的過程，是逐步實現試驗數據價值的過程。試驗數據治理的核心能力并不是有限的數據分析，而是試驗數據價值的充分挖掘和體現。

數據工程包括總體工程、采存管理、關聯(lián)挖掘和交換共享四部分，而數據治理是采存管理的核心，是關聯(lián)挖掘、交換共享的基石;根據總體工程要求的一些標準規(guī)范，用于數據治理工具的開發(fā);對數據資源進行治理，形成數據資產，將治理后的數據資源用于關聯(lián)挖掘和交換共享。

二、試驗數據治理總體思路

試驗數據治理的目標是共同保證“正確的信息，以正確的形式，在正確的時候，交付給正確的人”。數據治理包括數據治理體系和數據價值體系兩部分，數據治理體系包括數據標準、數據質量、數據安全、元數據管理、數據生存周期等;而數據價值體系則包括數據流通、數據服務等。

數據治理和數據管理是兩個獨立的活動，兩者之間相互依賴和重疊。提升試驗數據治理能力需要對試驗數據進行能力評估、數據治理、數據體檢、數據安全和數據服務。試驗數據治理總體架構包括技術領域和管理領域兩個核心，技術領域和管理領域相互結合、相互支撐。

試驗數據治理框架包括“治”和“理”兩部分，其中：理指統(tǒng)籌規(guī)劃，屬于管理核心領域;治指貫徹執(zhí)行，屬于技術核心領域。試驗數據治理建設實施策略為：搭組織架構、理數據資源、定標準規(guī)范、建數據治理體系、改舊數據質量、控新數據質量、保數據運維。

三、試驗數據治理技術策略

建立數據治理制度體系可以確保對數據治理進行有效實施的監(jiān)督、認責制度，數據治理制度體系包括規(guī)章制度、管控辦法、考核機制和技術規(guī)范。元數據管理是定義與描述產品數據實體的特征和關聯(lián)關系，充分了解其概念、構造與用途。試驗元數據分析包括數據血緣分析、指標一致性分析、實體關系分析和影響分析。試驗主數據是滿足跨部門業(yè)務協(xié)同需要的、反映核心業(yè)務的基本數據，屬于相對穩(wěn)定過的、準確度要求高的數據。

試驗數據模型是系統(tǒng)的核心組成，數據模型決定了試驗數據的存儲結構、分類結構、描述結構、關聯(lián)結構、編碼結構等，也是數據治理成果的存儲載體。試驗數據轉采引接的目的是從各個數據源中抽取需要治理的試驗數據項，并基于制定的業(yè)務規(guī)則進行清洗轉換。數據整編置標是對歸集的試驗數據，按照業(yè)務場景進行加工處理，形成有效的數據資產。通用質量稽查規(guī)則包括：準確性、完整性、一致性、有效性、唯一性、及時性和穩(wěn)定性。

四、試驗數據治理建設效果

通過對試驗數據治理領域相關的組織、流程、活動與機制、技術平臺與工具、計劃、制度與標準規(guī)范等四方面內容進行分析、規(guī)劃、建設，最終可以達到：

1、 制定數據治理領域相關的標準規(guī)范

2、 建設數據治理相應的采存管用流程

3、 搭建相應的數據治理平臺和工具

4、交付數據治理領域相關的數據模型

5、 匯聚治理后的數據資產

6、 賦能運維人員數據治理能力

以上我們知道了試驗數據治理的新思路，通過實施數據治理工作，可以讓數據質量變得更好，發(fā)掘數據資產的應用價值，對業(yè)務進行支撐、對決策進行支持、滿足企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。如果您想了解更多相關信息，請您及時關注中培偉業(yè)。