數據治理源碼
㈠ 如何有效的進行數據治理和數據管控
大數據時代的到來，讓政府、企業看到了數據資產的價值，並快速開始 探索 應用場景和商業模式、建設技術平台。但是，如果在大數據拼圖中遺忘了數據治理，那麼做再多的業務和技術投入也是徒勞的，因為很經典的一句話：Garbage in Garbage out。
當你處理或使用過大量數據，那麼對「數據治理」這個詞你一定不會陌生。你會思考數據治理是什麼？數據治理是否適合你？如何實施。簡單來說，數據治理就是處理數據的策略——如何收集、驗證、存儲、訪問、保護和使用數據。數據治理也還包括誰來查看，使用，共享你的數據。
隨著大數據時代的推進，以上這些問題日益突出，越來越多的企業依賴採集、治理、儲存和分析數據，並實現他們的商業目標。數據變成了企業的盈利工具、業務媒介和商業機密。數據泄露會導致法律糾紛，還會令消費者對公司的核心業務失去信心。
如果抱著僥幸的心理，讓各個業務部門自己管理數據，那麼你會缺乏有效的數據管理，甚至各部門會自己做自己的。你無法想像各個部門按隨心所欲地自己生產、儲存、銷售產品。數據使用不當就像庫存使用不當一樣，會給企業造成沉重的損失。因此必須制定一項測量用以保證所需數據的有效和安全，可用性，這就是我們要談的「數據治理」。
數據治理策略必須包含完整的數據生命周期。策略必須包含從數據採集、清洗到管理，在這個生命周期內，數據治理必須要有關注以下內容：
數據從哪裡來，數據怎麼來
這是數據生命周期的起點。數據來源決定了數據治理策略的基礎。例如數據集的大小就由數據來源所決定。是從目標市場、現存用戶和社交媒體收集數據？還是使用第三方收集數據或者分析你收集的數據？輸入數據流是什麼？數據治理必須關注這些問題，並制定策略來管理數據的採集，引導第三方處理他們收集的數據或者分析你收集的數據，控制數據的路徑和生命周期。
數據校驗
通常數據源都是非常龐大且多樣的，這是一個讓數據管理者非常頭疼的問題。將數據噪音和重要數據進行區分僅僅只是開始，如果你正從關聯公司收集數據，你必須確保數據是可靠的，對於那些幾萬、幾十萬、甚至成百上千萬的復雜關系數據，單靠人為的通過Excel對進行數據清洗已經不太現實，需要專業的數據清洗工具或系統對海量復雜關系數據進行批量查詢、替換、糾正、豐富以及存儲。將元數據、主數據、交易數據、參考數據以及數據標准內置固化到數據清洗工具或系統中，結合組織架構、內容管控、過程管控等管理機制、技術標准提高數據治理人員的工作效率。比如：需要手工編寫程序收集的元數據，系統幫你自動獲取；需要人工識別或編寫代碼實現的數據質量檢查，系統幫你自動識別問題；用文檔管理的數據字典，系統幫你在線管理；基於郵件和線下的流程，系統幫你線上自動化。當然，系統並不是萬能的，數據治理的軟體工具與其他軟體工具一樣，沒有什麼神奇之處，沒有數據治理人員的參與和數據治理工作的推進，軟體再完美也無法完成數據治理整個過程。這也是為什麼數據治理咨詢服務一直有其市場，以及為什麼國內大部分單純數據治理軟體項目未能達到預期目標。
數據治理必須解決存儲問題
而數據存儲和數據集的大小有密切關系。大數據的存儲必須是在安全的冗餘系統之中。常常利用層次體系，根據使用頻率來存儲數據。這樣一來，昂貴的在線系統提供的是被頻繁請求的數據，而請求頻率較低的數據則存儲在便宜，可用率較低的系統上。當然，一些請求頻率低但是敏感的數據如果存儲於安全性較低的系統上，風險會大大提升。因此，在制定數據存儲方案時，良好的數據治理策略必須考慮到方方面面的因素。
數據治理必須建立訪問管理制度，在需求和安全性找到平衡點
明確訪問者的許可權，只能訪問他們對應許可權包含的數據。只有合法請求才能夠訪問數據，而敏感的數據需要更高的許可權和更嚴密的驗證才可以被訪問。只向具有特定安全級別的用戶開放。應該對用戶和數據本身設置訪問級別，管理賬戶時，應與人力資源部和采購部緊密互動，這一點非常重要，因為這樣可以及時地使離職員工和停止合作的供應商不再擁有訪問許可權。處理好這些細節以及確保數據所有權和責任，這是構成完整的數據治理策略的一部分。
數據的使用/共享/分析
如何使用數據是數據治理之後一項重要的內容，數據可能會用於客戶管理，提高客戶體驗，投放定向廣告，用戶應用系統初始化基礎數據工作，輔助應用系統建設，提供市場分析和關聯公司共享數據。必須仔細界定哪些數據可用於共享或者用於營銷，並保護它們免遭攻擊和泄露，因為數據本來就應該被用於純粹的內部用途。讓用戶知悉採集數據的所有公司都會遵守數據安全和保證的規定。能夠確保數據被合理合規的使用，也是數據治理重要的一項內容。
收集、驗證、存儲、訪問和使用都是數據安全計劃的必要組成部分
收集、驗證、存儲、訪問和使用都是數據安全計劃的必要組成部分，必須要有一個全面的策略來解決這些問題以及其他安全問題。數據安全計劃必須是有效且可用性高，但是數據生命周期的所有部分都很容易受到攻擊和由於粗心造成的破壞。你必須在數據治理中確定數據安全計劃，包括訪問控制，靜態數據，數據加工，數據傳輸之後的加密等。
管理/元數據
沒有管理的數據生命周期是不完整的。例如，將元數據應用於一段數據，用來進行識別檢索。元數據包含數據的來源，採集或生成的日期，信息訪問的級別，語義分類及其他企業所必須的信息。數據治理能建立一個元數據詞彙表，界定數據的有效期。請注意數據也會過期，過期之後我們只能用於 歷史 數據的分析。
數據治理創建的過程中可能會在企業內部遭到一些阻力，比如有的人會害怕失去訪問數據的許可權，而有些人也不願意和競爭者共享數據。數據治理政策需要解決上述問題，讓各方面的人都可接受。習慣了數據筒倉環境的公司，在適應新的數據治理策略上面會有困難，但如今對大型數據集的依賴以及隨之而來的諸多安全問題，使創建和實施覆蓋全公司的數據策略成為一種必然。
數據日益成為企業基礎設施的一部分，在企業一步步處理各種特定情況的過程中形成決策。它以一次性的方式作出，常常是對某一特定問題的回應。因此，企業處理數據的方法會因為不同部門而改變，甚至會因為部門內部的不同情況而改變。即使每個部門已經有一套合理的數據處理方案，但這些方案可能彼此沖突，企業將不得不想辦法協調。弄清數據存儲的要求和需求是一件難事，如果做得不好，就無法發揮數據在營銷和客戶維系方面的潛力，而如果發生數據泄露，你還要承擔法律責任。
另外在大企業內部，部門之間會展開對數據資源的爭奪，各部門只關注自身的業務情況，缺乏全局觀念，很難在沒有調解的情況下達成妥協。
因此公司需要一個類似數據治理委員會的機構，他的職責是執行現有數據策略、挖掘未被滿足的需求以及潛在安全問題等，創建數據治理策略，使數據的採集、管護、儲存、訪問以及使用策略均實現標准化，同時還會考慮各個部門和崗位的不同需求。平衡不同部門之間存在沖突的需求，在安全性與訪問需求之間進行協調，確保最高效、最安全的數據管理策略。
建立數據治理委員會
負責評估各個數據用戶的需求，建立覆蓋全公司的數據管理策略，滿足內部用戶、外部用戶甚至法律方面的各種需求。該委員會的成員應該囊括各個業務領域的利益相關者，確保各方需求都得到較好地滿足，所有類型的數據所有權均得到體現。委員會也需要有數據安全專家，數據安全也是重要的一環。了解數據治理委員會的目標是什麼，這一點很重要，因此，應該思考企業需要數據治理策略的原因，並清楚地加以說明。
制定數據治理的框架
這個框架要將企業內部、外部、甚至是法律層面的數據需求都納入其中。框架內的各個部分要能夠融合成一個整體，滿足收集、清洗、存儲、檢索和安全要求。為此，企業必須清楚說明其端到端數據策略，以便設計一個能夠滿足所有需求和必要操作的框架。
有計劃地把各個部分結合起來，彼此支持，這有很多好處，比如在高度安全的環境中執行檢索要求。合規性也需要專門的設計，成為框架的一部分，這樣就可以追蹤和報告監管問題。這個框架還包括日常記錄和其他安全措施，能夠對攻擊發出早期預警。在使用數據前，對其進行驗證，這也是框架的一部分。數據治理委員會應該了解框架的每個部分，明確其用途，以及它如何在數據的整個生命周期中發揮作用。
數據測試策略
通常一個數據策略需要在小規模的商用環境中進行測試，用來發現數據策略在框架，結構和計劃上的不足之處並進行調整，之後才能夠投入正式使用。
數據治理策略要與時俱進
隨著數據治理策略延伸到新的業務領域，肯定需要對策略進行調整。而且，隨著技術的發展，數據策略也應該發展，與安全形勢、數據分析方法以及數據管理工具等保持同步。
明確什麼是成功的數據策略
我們需要確立衡量數據治理是否成功的明確標准，以便衡量進展。制定數據管理目標，有助於確定成功的重要指標，進而確保數據治理策略的方向是符合企業需求。
無論企業大小，在使用數據上都面臨相似的數據挑戰。企業越大，數據越多，而數據越多，越發需要制定一個有效的，正式的數據治理策略。規模較小的企業也許只需要非正式的數據治理策略就足夠了，但這只限於那些規模很小且對數據依賴度很低的公司。即便是非正式的數據治理計劃也需要盡可能考慮數據用戶和員工數據的採集、驗證、訪問、存儲。
當企業規模擴大，數據需求跨越多個部門時，當數據系統和數據集太大，難以駕馭時，當業務發展需要企業級的策略時，或者當法律或監管提出需求時，就必須制定更為正式的數據治理策略。
㈡ 什麼是數據治理
數據治理是流程、角色、政策、標准和指標的集合，可確保有效和高效地使用信息，使企業能夠實現其目標。它建立了流程和職責，以確保整個企業或企業中使用的數據質量和安全性。數據治理定義了誰可以對什麼數據、在什麼情況下、使用什麼方法採取什麼行動。
㈢ 數據治理包含哪些內容數據治理有標准嗎
其實每個數據治理的領域都可作為一個獨立方向進行研究治理，目前總結的數據治理領域包括但不限於以下內容：數據標准、元數據、數據模型、數據分布、數據存儲、數據交換、數據生命周期管理、數據質量、數據安全以及數據共享服務。
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簡介：桑尼爾·索雷斯的《大數據治理》是一個信息治理專家奉獻的鴻篇巨制，作者以極其實用和通俗易懂的風格，傾心向讀者解讀大數據治理這一復雜主題。
㈤ 數據治理包括哪些內容 csdn
摸家底階段
內容：企業元數據梳理和採集
目標：構建企業數據資產庫
建體系
內容：建立企業標准和質量提升體系
目標：提升數據質量
促應用
內容：自服務通道、構建企業知識圖譜
目標：數據智能應用
㈥ 數據治理總體解決方案
數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。
根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。
1.理：梳理業務流程，規劃數據資源
對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？
這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。
2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值
前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。
3.存：大數據高性能存儲及管理
這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。
4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測
數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。
這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。
㈦ 數據治理咨詢需要寫代碼嗎
一般應該不用，看公司要求。
工作內容可能包括以下幾項。管理和咨詢項目交付，控制項目風險，確保項目順利進行，完成項目交付成果以及項目總結，撰寫成果沉澱材料。參與數據治理各領域的管理咨詢工作，包括數據目錄管理、數據標准管理、數據模型管理、數據質量管理、數據安全管理等。指導咨詢顧問開展咨詢服務工作。分析客戶需求，撰寫項目建議方案。協調推動所負責模塊咨詢顧問的咨詢計劃實施推進。對客戶的問題進行診斷分析，提供咨詢方案和建議。
㈧ 數據治理8種方法
顧名思義，頂層設計法就是先做一個數據治理頂層設計的規劃，然後按照規劃執行即可。
做過咨詢的彭友都知道，頂層設計、戰略咨詢都會根據戰略目標拆解KPI，然後設立對應的支撐項目，並且根據優先順序別進行排序，最後形成一個執行的路徑。
今年做什麼，明年做什麼，先做啥，後做啥，都規劃的清清楚楚明明白白。
之後就按圖索驥就行。大致的邏輯就像下圖一樣：
這樣的好處很明顯，先有面，再有線，最後是各個點狀的項目，一點點的落實，效果自然沒的說。
但是這樣的方案是非常非常奢侈的，因為這種方案見效慢，對組織的要求非常非常高。耐得住性子的組織很少，通常都要快速見效。
基本上也只有一些政府單位和極少數的企業使用這種方式獲得了數據治理的成功。
02****技術推動法****
有敏感的朋友已經察覺出來了，這里叫「技術推動法」，而不是技術引領啥的。
其實這種方法是絕大多數企業採用的數據治理方法。要說原因么，其實很簡單，因為數據治理項目大多是在信息部門立項和實施的。
既然是技術部門的事兒，那當然是技術部門推動了。講真，我見過太多類似的事情，很少有效果很好的。
《華為數據之道》里說要「業務主導」，話是真沒錯，但幾乎沒有做到的。原因很簡單，屁股決定腦袋。業務負責人的主責主業是搞業務，根本不會野不可能要主動做數據治理的事情。
技術驅動的套路沒啥說的，就是針對數據問題，從技術層面進行解決。套路就是信息系統建設的邏輯，立個項，做調研，各種概要設計、詳細設計，各種開發、集成、測試、部署，然後驗收。
效果么，一般吧。因為大多是問題導向，頻繁「打補丁」式的建設。到最後往往就是各種爆炸，報表爆炸，指標爆炸，數據問題爆炸。
然後開始上指標系統、數據質量系統，一個補丁貼一個補丁，到最後誰都不敢動了。
歸根結底，就是因為數據的問題是一個系統性的，技術層面的原因只是其中之一而已。造成這種現象的原因就是業務參與度不夠。
在企業，誰掙錢，誰的話語權就大。業務自然是利潤中心，而技術一般都是成本中心。純讓技術去推動數據治理，就像是讓兒子督促爸爸戒煙一樣不靠譜。
03****應用牽引法****
如果說技術推動是小孩推車，那麼應用牽引則是壯牛拉車得心應手啊。有應用在前面牽引，後面的各種事情就顯得非常自然。
很多企業建數據體系都喜歡先弄一個大屏不是沒有道理的。因為沒有「用」的東西是沒有價值的。
大屏雖然用戶比較單一，實用價值比較低，但畢竟還是有使用場景的，比單純沒有使用場景的純技術開發建設強的不是一星半點。
以數據應用為牽引，反向要求各鏈路的數據高質量供給，促進數據治理體系的建設，也是一個很好的選擇。
但是這種方式做數據治理，始終還是會陷入到片面、局部勝利的結果。有應用的地方，數據質量就能得到治理，沒有應用的數據質量就沒人管了。
04****標准先行法****
講真，標准現行法的真實案例我只遇到過極少數的幾個
甲方在建業務系統的時候，把數據標准和業務系統綁定起來。所以他們在做信息化建設的時候，就已經把所有的數據標准都已經建立好了。
我過去的時候，發現數據治理真的就這么簡單，完完全全就是一個純技術活兒，不用考慮人的因素。
所有表都是按照統一的數據模型建設的，所有欄位中的鍵值都在最新發布的數據字典里，甚至為某個「主數據」單獨建了一套管理系統。
我過去就是按照標書里的要求，建庫建表，開發ETL，把數據收上來，然後整個規則引擎，按照配置結果，自動計算數據質量，定期出數據質量報告。
其實為什麼有那麼多的數據質量問題？很簡單，沒有標准。沒有標准就沒有對錯，自然就會亂到一塌糊塗！
標准有了，就能確定什麼是對的，什麼是錯的。後面的執行、監測和控制就有了依據，數據質量才有保障。
05 監管驅動法
這個好理解，就是 強監管 。
強監管通常是上級單位發政策，下級單位執行。而且做不好，還會有懲罰。
銀行、保險等強監管的行業就是跟著政策走的。不好好做數據治理，不按照EAST、1104的要求報送數據，罰單馬上就來。
不要想著隨便糊弄，有本事就造全套的假數據，假的跟真的一樣的那種，表間勾稽關系無誤，各個維度都找不到破綻的那種。
當然了，在企業內部其實也可以執行這種強監管的模式，但這需要「 特權 」。這個前提通常很難達到。
有種取巧的方法，就是 貫標 。比如現在國家在推的DCMM貫標。
貫標有一個特別的好處，就是把「貫標評級」列到組織年度目標中，這樣就能在企業內部形成一個巨大的「 勢能 」，形成強監管的態勢。
當我們把「 DCMM貫標 」這根大棒揮舞起來， 自然比某個部門或者某幾個部門推動數據治理強太多了。
我們給某企業做DCMM貫標的時候，發現技術部門早就制定並頒發了數據安全的制度、流程。但是跟大多數企業一樣，發完之後就成一紙空文了。業務覺得安全管控太費事了，壓根就不執行。
現在不一樣了，技術部門借著「貫標」的理由，要求業務貫徹執行之前發布的制度和流程。業務雖然不情不願，但是貫標是企業級目標，大家不得不做，也就 半推半就的推行起來 了。
其實說到底，監管驅動法，就是在借勢，借上級政策要求的勢，借國家標準的勢。用大勢推動原本推不動的部門，疏通原本阻力大的流程。
06****質量控製法****
質量控製法其實是沒有辦法，也算是數據管理早期的雛形。因為說起來，數據管理理論體系往前追溯，其實是來 自於質量管理體系 。
ISO9000（質量管理標准體系）、TQM（全面質量管理體系）、CMMI（能力成熟度集成模型，不只是軟體哦！），都屬於通用管理體系。
ISO9000後發展出ISO8000（數據質量管理標准體系），TQM延展出TDQM（全面數據質量管理體系）。而CMMI協會也在2014年推出了DMM（企業數據管理能力成熟度模型）。這是數據領域質量管理體系。
中國則參考CMMI等一眾數據管理體系，在2018年正式發布數據管理成熟度評估模型（DCMM）國家標准，這是後話了。
與其他行業情況一樣，質量是繞不過去的關。不管是做業務的，還是搞技術的，相信各位彭友沒少 為數據質量的問題撓頭 。質量有問題，數據就沒法用，甚至會影響錯誤決策。
於是，迫於各種數據質量問題，企業內外部才認真對待，逐步解決數據質量問題。
數據質量管控很明顯，是問題導向。但是也不能頭疼醫頭腳疼醫腳，還得有個方法論。
一般來說得有一個具體的 需求 ，包括數據質量管控目標、評估標准、判定規則等等。
然後再以階段性的目標和需求出發，從 事前防範 、 事中監控 、 事後核查 三方面進行質量管控，對各類數據問題予以解決。
在解決的時候，一般會立一個數據質量改進的 專項 ，從技術、流程、制度、機制等層面進行 改進 ，定期開展 評估 ，對數據質量問題及解決辦法建立 知識庫 ，便於之後遇到類似問題能快速定位和解決。
在這個過程中，以數據質量問題為 牽引 ，綜合使用元數據、主數據、數據標准、制度規范等各類 手段 ， 「建」以致用 ，自然就不會出現用不起來的情況了。
07****利益驅動法****
利益驅動法其實也很有意思。這是我偷偷觀察並總結的招，而且這招貌似特別好用。
其實說白了，也沒啥，就是一招：以 利益共享 為根本，以 「成就」 為導向，建立一個符合 部分核心人員****利益 的目標，然後推一下就行了。
具體的操作手法有很多，比如成功案例法、合作致勝法、評獎法、出書法、會議法等，還有互聯網企業保命大法「開源法」。
08****項目建設法****
這個很容易理解，就是弄個數據治理項目，慢慢建設。
其實數據治理這件事情開展到現在，也已經形成了一整套非常完善的流程了，相關產品能力也已經非常全面了。
我之前參與的項目，基本上覆蓋了數據全流程，什麼數據咨詢、數據採集、共享交換、數倉、數據標准、元數據、主數據、數據質量、數據可視化、數據分析等等。
目前效果比較好的，是咨詢和實施結合起來做。
做個咨詢，對數據現狀進行盤點，全面掌握企業未來的戰略和目前的現狀，然後根據數據管理體系，做出差距分析，擬定具體執行的工作任務，根據時間進度安排，拆解並規劃項目。
然後在實施項目中，先穿透一個場景，再慢慢從縱深和橫向兩個層面不斷擴大戰果，建元數據、主數據、指標體系、數據質量管理體系等等，不斷夯實數據基建，為前端數據應用提供高質量數據供給。
㈨ 數據治理的什麼是數據治理
信息系統建設發展到一定階段,數據資源將成為戰略資產,而有效的數據治理才是數 據資產形成的必要條件。
雖然以規范的方式來管理數據資產的理念已經被廣泛接受和認可，但是光有理念是不夠的，還需要組織架構、原則、過程和規則，以確保數據管理的各項職能得到正確的履行。
以企業財務管理為例，會計負責管理企業的金融資產，遵守相關制度和規定，同時接受審計員的監督；審計員負責監管金融資產的管理活動。數據治理扮演的角色與審計員類似，其作用就是確保企業的數據資產得到正確有效的管理。
由於切入視角和側重點不同，業界給出的數據治理定義已經不下幾十種，到目前為止還未形成一個統一標準的定義。
ITSS WG1認為數據治理包含以下幾方面內容
（1）確保信息利益相關者的需要評估，以達成一致的企業目標，這些企業目標需要通過對信息資源的獲取和管理實現；
（2）確保有效助力業務的決策機制和方向；
（3）確保績效和合規進行監督。
數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。
數據治理的全過程
數據治理其實是一種體系，是一個關注於信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似於監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、後端業務資料庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合