数据治理

数据治理听着很高大上,实际上就那么回事儿

大数据时代的到来,让政府和企业看到了数据资产的巨大价值,一边忙着出台激励政策,一边忙着探索应用场景、商业模式,建设技术平台。而在建设大数据版图的同时,数据治理是无论如何都不能忽视的一环。如果没有数据治理,数据质量就没有保证,大数据的挖掘和应用就更无从谈起了。数据治理看上去很高大上,其实就那么回事,我们没必要把数据治理想得那么复杂那么难。做好数据治理其实只需要做到两点:承上和启下。

大数据治理入门系列:数据质量

无论您是数据领域的专业人员,还是其他领域的非专业人士,也许都曾遇到过数据不完整、数据过时、数据不一致、数据不准确等问题。这些低质量的数据不仅没能解决最初的疑问,甚至还可能衍生出了其他问题。质量低劣的数据会影响数据分析结果,误导业务决策,造成经济或其他方面的损失,损害使用者的信心。因此,为了避免这类问题,组织机构有必要把控数据质量。数据质量也是数据治理的重要一环。

数据治理之数据标准管理

根据全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组制定的大数据标准体系,大数据的标准体系框架共由七个类别的标准组成,分别为:基础标准、数据标准、技术标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准。

数据主要有哪三大来源?

1、数据主要有哪三大来源(1)大量人群产生的海量数据(2)企业应用产生的数据(3)巨量机器产生的数据。

数据治理的前世今生

在大数据领域,数据治理可以说是高频次的出现,那么为什么需要数据治理?应该怎么来实施数据治理。

数据治理:将数据从源头进行清洗

数据一切都与技术的集中化有关。数据安全地存储在企业大型机上,只有具备导航预处理数据库技能的程序员才能访问它。差不多四十年后,所有这些都与数据民主化和强大的数据治理战略的需求有关。