数据治理必要性
企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划,确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值回馈于业务,信息智慧城市价格,并终体现为增加收入和利润。
国际上此方面的研究协会比较多,但截止2014年底中国只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究,并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。
数据治理包含
这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,业务域、业务线、业务项能不能说清楚;你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据体量有多大,都存哪,使用场景、使用角色都是什么,数据和业务之间的关系是什么;你建设了多少应用系统,应用和业务之间的关系是什么;你的组织架构长什么样,省智慧城市价格,流程什么样,不同部门之间的关系是什么,权责利如何划分,信息化成熟度什么样,人员技能又如何;你的企业要遵守哪些法律法规,有没有跨境业务,公用事业智慧城市价格,行业有没有监管要求?
数据治理数据形态
作为数据安全工作者,了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大,是TB、PB还是ZB级?哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据?这些数据都存储在哪里,企业都用到了哪些种数据库,智慧城市价格,是传统的关系型数据库、Mpp数据库、K-V数据库还是基于Hadoop的数据库?这些数据的增量情况如何等等,都属于数据形态的范畴,都需要梳理了解。
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