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      数据治理服务​

      目前数据挖掘和大数据分析项目非常多，但往往开发过程困难重重而同时难以达到预期的效果。其中一个重要的原因，就是数据质量问题导致许多预期需求根本无法实现。巧妇难成无米之炊，在Garbage in Garbage out的情况下如果没有数据治理，再多的业务和技术投入都是徒劳的。

      数据治理（Data Governance）是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，其最终目标是提升数据的价值，是企业实现数字战略的基础。

      数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。

      数据治理是大数据业务创新成败的关键，企业在搭建数据挖掘分析平台时，就必须已经或者正在着手提升数据资产管理能力，自主发现与自助获得高质量的大数据，就成为大数据应用的前提。

      


      数据治理服务​

      

      我们有多年数据治理经验的咨询顾问，按照企业数据治理的DAMA理论体系方法论，将规范、工具和监管三要素结合构成数据治理体系。约束规范数据的采集、处理、存储、备份、分发管理等全数据处理流程，完善各应用业务系统的数据建设，构建企业数据资产管理地图。


      我们帮助您建设使用好以下技术和工具：

      元数据管理：包括元数据采集、血缘分析、影响分析等功能

      数据标准管理：包括标准定义、标准查询、标准发布等功能

      数据质量管理：包括质量规则定义、质量检查、质量报告等功能


制造业数据治理体系
  • 制定相关数据治理体系规范，梳理原始生产管理业务指标，厘清各指标业务定义，建立完善的数据标准规范。
  • 建立数据规范：包括数据标准的管理规范、数据标准的制定规范、元数据的管理规范。
  • 梳理现有业务系统、业务流程、数据情况，在此基础上提高部门间、系统间数据共享能力，打破信息孤岛。
  • 建立数据标准体系，包括数据标准、技术标准、管理标准、数据质量标准。
  • 梳理各系统的元数据，规范相关元数据内容，建立元数据体系。
  • 编制数据字典、业务词典。
  • 设计数据模型。
  • 设计数据质量管理、数据血缘管理体系。
  • 设计规划数据填报/采集的方案。
  • 设计数据质量管理体系。
  • 最终构建数据治理整体架构。