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數據模型體系

數據庫設計是一項龐大的工程項目，數據庫設計質量的好壞直接影響系統中各個處理過程的性能和質量。為了更好地進行數據庫設計，業界提出各種數據庫設計方法，并運用軟件工程的思想和方法
2018-04-27 閱讀全文>>
數據結構、數據操作、數據約束

數據模型中的數據結構主要用來描述數據的類型、內容、性質以及數據間的聯系等。數據結構是數據模型的基礎，數據操作和數據約束都基本上是建立在數據結構之上的。不同的數據結構具有不同的操作和約束。
2018-04-27 閱讀全文>>
第4章數據模型

數據模型( Data Model)是抽象描述現實世界的一種工具和方法，是表示實體及實體之間聯系的形式。韋伯斯特字典中對模型的定義是“對不能直接觀察的事物進行形象的描述和模擬”，即模型是對客觀世界中復雜事物的抽象描述。
2018-04-27 閱讀全文>>
IBM也提出了數據管理能力成熟度模型

IBM也提出了數據管理能力成熟度模型（見圖3-4）。其共包含10個類別，用于度量數據治理能力，分別隸屬于四個相互關聯的組，見表3-2。
2018-04-27 閱讀全文>>
數據治理成熟度模型

CMMI協會發布的數據管理能力成熟度模型(DMM)可以根據企業的數據管理能力分為5個層次，如圖3-3所示。
2018-04-27 閱讀全文>>
數據治理支撐系統

數據治理不能停留在手工管理層次，而應將相關規劃、制度、規范、流程等通過系統支撐來實現，以促進數據治理高效執行。
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要綜合各種方式進行治理

目前，我國商業銀行數據治理基本上通過系統或工具發現問題，然后由技術人員進行批量修改，或者由業務人員進行修訂或補錄。其工作基本上由銀行內部人員完成。
2018-04-27 閱讀全文>>
要進行事后評估與整改

定期對系統展開全面的數據治理狀況評估，從問題率、解決率、解決時效等方面建立評價指標，通過系統記錄并跟蹤需要整改的數據問題，要求按期整改優化，必要時進行一定的考核。一般事后評估與整改可以安排在項目投產一周后進行，并按年進行回顧。
2018-04-27 閱讀全文>>
要加強事中監測

在日常業務開展及信息技術運維過程中，應組織分析各領域的數據質量問題，監測報告本系統的數據結構變化情況、數據分布情況、數據對業務服務的滿足情況、在線數據增長情況等。要做好事中監測，就要完善
2018-04-27 閱讀全文>>
數據治理流程之要做到事前預防

數據治理是一項長期而復雜的工作，除了制度的指導與約束外，還需要一套完整的、科學的、嚴謹的流程來保證，以使數據治理的組織架構可以高效地運作起來，最終取得良好的數據治理效果。
2018-04-27 閱讀全文>>
一些典型的制度或規范領域見表3-1

一些典型的制度或規范領域見表3-1
2018-04-27 閱讀全文>>
數據治理政策與數據治理制度

數據治理政策它是數據治理工作的指導總綱，它的主要目的是明確數據治理的工作意義及工作目標，明確數據治理整體的主要工作內容與工作要求，明確各部門、機構在數據治理工作中的職責分工，為數據治理各領域的管理工作提供參考依據。
2018-04-27 閱讀全文>>
數據治理制度章程

一種文化的形成從來不是一蹴而就的，需要思想及行動上的指導。數據治理的戰略文化亦是如此，要在全行上下樹立“數據即資產”的企業文化，不是一朝一夕的事情。
2018-04-26 閱讀全文>>
數據治理執行層是全行數據治理日常工作的執行機構

執行層數據治理執行層是全行數據治理日常工作的執行機構，向數據治理決策層負責，由全行全體成員（包括總行、分行、支行各機構成員），包括業務部門和科技部門共同組成。
2018-04-26 閱讀全文>>
數據治理綜合管理部門為數據治理管理層

數據治理綜合管理部門為數據治理管理層，是全行數據治理工作的管理機構，向數據治理決策層負責，可以由一個專門設置的獨立部門擔任，也可以由分別負責數據標準、數據質量
2018-04-26 閱讀全文>>