数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理是一种数据管理概念,涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。一个数据管家是确保数据治理流程遵循,指导执行,并建议改进数据治理流程的作用。

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2021年9月28日,由全国信标委大数据标准工作组、中国电子技术标准化研究院、山东省工业和信息化厅主办的2021全国大数据标准化工作会议在济南成功举办。会上发布了《数据治理工具图谱研究报告(2021版)》。今天在这里为大家揭开其神秘面纱。

研究报告概述

《数据治理工具图谱研究报告(2021版)》基于数据管理能力成熟度评估模型、数据治理规范及数据质量评价等标准,结合重点行业数据治理工具的应用情况、典型数据治理工具厂商的功能架构研制而成。

研报详细介绍

基本情况

本报告介绍了数据治理及数据治理工具的概念,以及数据治理工具在金融、政务、电力、交通、医疗、互联网等重点行业的应用情况。

数据治理工具图谱

本报告共研制了20个通用工具能力图谱,包括图谱全景图、战略层工具、管理层工具、操作层工具等,旨在通过工具能力图谱,进一步增强我国各行业、各领域对数据治理工具的认知,有效发挥数据治理工具在数据治理工作中的降本增效作用。

数据治理工具实践案例

本报告共收录了6个案例工具能力图谱,为各行业各领域提供数据治理工具的实践参考,为推进后续数据治理工具标准化工作提供方法和思路。

数据治理工具图谱研究报告(2021版)

数据作为推动经济社会发展及数字化转型的新动能已成为社会共识,受到越来越多企事业单位的重视。数据治理作为基础性工作,最终目标是提升数据的价值,是组织推动战略落实的基础。为进一步增强我国各行业各领域对数据治理工具的认知,以数据治理工具为驱动,助推政企数字化转型和数字经济发展。全国信标委大数据标准工作组组织编制了《数据治理工具研究图谱报告》,中国系统积极参与,汲取多个大型智慧城市项目中积累的政务数据治理经验,为研究报告的编写提供实践参考。该《报告》详细介绍了数据治理及数据治理工具的概念,对狭义数据治理和广义数据治理两种趋势的理解进行了区分,主要是对广义的数据治理进行阐述,报告中提到广义数据治理更偏向数据治理工程,对狭义数据治理概念进行了延伸解读,则更侧重于技术平台方面的研究,这一观点更为契合中国系统的数据治理理念。

“十四五”时期,中国系统正当其时地选择在数字产业链要求自主可控、自主创新的窗口期,推出了“飞瞰数据中台2.0”产品,该产品布局大型政企的数据治理及数据运营市场,打造面向部委、省市政府、央企等海量数据(603138)客户的数据治理工程解决方案,以及全栈数据中台产品套件,涵盖了广义数据治理及分析应用的全栈能力,如数据集成、湖仓一体、轻量级数据工坊、共享交换、数据沙箱等,使得中国系统成为名副其实地“综合平台赋能型”头部厂商。

  在数字强国战略推动下,各行各业进入了数字化转型新征程,对数据治理工程提出了更高要求,同时不同的场景、以及不断出台的新政策引起业务变化,带来了诸如数据智能、敏捷分析等新的需求,而这也对数据治理工具提出了更高的要求。

  面对新时期的新要求,中国系统在数据实践过程中,踩准时局节奏,通过全栈的数据治理工程能力,帮助真正拥有海量数据的客户管好数据、用好数据、赋能业务创新。

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