三、企业数据治理履行建议

以上我们大年夜数据生命周期的不合阶层讲解了开展大年夜数据治理的五个主动化手段，下面我们根据普元多年数据治理项目实施的经验，给出企业袈溱履行数据治理的一些建议，供大年夜家参考。

在事前阶段，要定命据标准，信息体系的数据模型在线上参考标准进行设计，设计好的模许可以直接创建信息体系的数据库，所有的模型变革调剂都在平台长进行。

过程要相符企业体系开辟的治理流程，在流程驱动下完成设计和变革工作。

如许做的好处有以下几个：

企业袈洫数据在事前的到有效治理和控制。

体系间数据不是割裂的，大年夜数据架构角度看他是一个整体，我在用哪个体系的、那个营业的数据，谁又在用我的数据，一目了然，清楚可见。

以上提到的数据间的流向关系袈溱企业信息体系是真实存在的，我们选用合适的元数据对象能便利获得。但数据的接洽关系关系一般是逻辑上的。比如：核心体系、信贷体系、基金体系、网页体系、理财体系都存在客户号，要基于客户号获取这些体系中客户实体的相干属性信息，将会是一件不轻易的工作。因为这须要知道相干体系在数据上的逻辑关系，而逻辑关系一般在跨部分，跨体系间是没有在数据库表层面建立的，所以在做数据分析的时刻须要一种主动化的手段来给这些数据建立关系。

数据标准（企业信息模型）落地有了载体，有了办法，有了才能支撑，标准履行的程度可查、可控。

全局数据分析有了数据门户，数据质量在模型层面获得有效进步。

如不雅企业没有制订命据标准，这种事前治理思路也是值得测验测验的。

在过后阶段，经由过程检核的抓手促进企业数据标准落实。

这里供给两个抓手

在数据治理履行建议中，我们将数据的生命周期切分成事前、事中和过后三个阶段。

针对临盆运行态的元数据进行按期的、主动化采取，采取结不雅和事前设计态元数据进行比对，发明差别，提出整改看法；

根据数据标准规范对关键数据进行质量检核，发明数据问题，提出整改看法。

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本文标题：数字化转型中的自动化大数据治理

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