数据治理源码
㈠ 如何有效的进行数据治理和数据管控
大数据时代的到来，让政府、企业看到了数据资产的价值，并快速开始 探索 应用场景和商业模式、建设技术平台。但是，如果在大数据拼图中遗忘了数据治理，那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的，因为很经典的一句话：Garbage in Garbage out。
当你处理或使用过大量数据，那么对“数据治理”这个词你一定不会陌生。你会思考数据治理是什么？数据治理是否适合你？如何实施。简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何收集、验证、存储、访问、保护和使用数据。数据治理也还包括谁来查看，使用，共享你的数据。
随着大数据时代的推进，以上这些问题日益突出，越来越多的企业依赖采集、治理、储存和分析数据，并实现他们的商业目标。数据变成了企业的盈利工具、业务媒介和商业机密。数据泄露会导致法律纠纷，还会令消费者对公司的核心业务失去信心。
如果抱着侥幸的心理，让各个业务部门自己管理数据，那么你会缺乏有效的数据管理，甚至各部门会自己做自己的。你无法想象各个部门按随心所欲地自己生产、储存、销售产品。数据使用不当就像库存使用不当一样，会给企业造成沉重的损失。因此必须制定一项测量用以保证所需数据的有效和安全，可用性，这就是我们要谈的“数据治理”。
数据治理策略必须包含完整的数据生命周期。策略必须包含从数据采集、清洗到管理，在这个生命周期内，数据治理必须要有关注以下内容：
数据从哪里来，数据怎么来
这是数据生命周期的起点。数据来源决定了数据治理策略的基础。例如数据集的大小就由数据来源所决定。是从目标市场、现存用户和社交媒体收集数据？还是使用第三方收集数据或者分析你收集的数据？输入数据流是什么？数据治理必须关注这些问题，并制定策略来管理数据的采集，引导第三方处理他们收集的数据或者分析你收集的数据，控制数据的路径和生命周期。
数据校验
通常数据源都是非常庞大且多样的，这是一个让数据管理者非常头疼的问题。将数据噪音和重要数据进行区分仅仅只是开始，如果你正从关联公司收集数据，你必须确保数据是可靠的，对于那些几万、几十万、甚至成百上千万的复杂关系数据，单靠人为的通过Excel对进行数据清洗已经不太现实，需要专业的数据清洗工具或系统对海量复杂关系数据进行批量查询、替换、纠正、丰富以及存储。将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。比如：需要手工编写程序收集的元数据，系统帮你自动获取；需要人工识别或编写代码实现的数据质量检查，系统帮你自动识别问题；用文档管理的数据字典，系统帮你在线管理；基于邮件和线下的流程，系统帮你线上自动化。当然，系统并不是万能的，数据治理的软件工具与其他软件工具一样，没有什么神奇之处，没有数据治理人员的参与和数据治理工作的推进，软件再完美也无法完成数据治理整个过程。这也是为什么数据治理咨询服务一直有其市场，以及为什么国内大部分单纯数据治理软件项目未能达到预期目标。
数据治理必须解决存储问题
而数据存储和数据集的大小有密切关系。大数据的存储必须是在安全的冗余系统之中。常常利用层次体系，根据使用频率来存储数据。这样一来，昂贵的在线系统提供的是被频繁请求的数据，而请求频率较低的数据则存储在便宜，可用率较低的系统上。当然，一些请求频率低但是敏感的数据如果存储于安全性较低的系统上，风险会大大提升。因此，在制定数据存储方案时，良好的数据治理策略必须考虑到方方面面的因素。
数据治理必须建立访问管理制度，在需求和安全性找到平衡点
明确访问者的权限，只能访问他们对应权限包含的数据。只有合法请求才能够访问数据，而敏感的数据需要更高的权限和更严密的验证才可以被访问。只向具有特定安全级别的用户开放。应该对用户和数据本身设置访问级别，管理账户时，应与人力资源部和采购部紧密互动，这一点非常重要，因为这样可以及时地使离职员工和停止合作的供应商不再拥有访问权限。处理好这些细节以及确保数据所有权和责任，这是构成完整的数据治理策略的一部分。
数据的使用/共享/分析
如何使用数据是数据治理之后一项重要的内容，数据可能会用于客户管理，提高客户体验，投放定向广告，用户应用系统初始化基础数据工作，辅助应用系统建设，提供市场分析和关联公司共享数据。必须仔细界定哪些数据可用于共享或者用于营销，并保护它们免遭攻击和泄露，因为数据本来就应该被用于纯粹的内部用途。让用户知悉采集数据的所有公司都会遵守数据安全和保证的规定。能够确保数据被合理合规的使用，也是数据治理重要的一项内容。
收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分
收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分，必须要有一个全面的策略来解决这些问题以及其他安全问题。数据安全计划必须是有效且可用性高，但是数据生命周期的所有部分都很容易受到攻击和由于粗心造成的破坏。你必须在数据治理中确定数据安全计划，包括访问控制，静态数据，数据加工，数据传输之后的加密等。
管理/元数据
没有管理的数据生命周期是不完整的。例如，将元数据应用于一段数据，用来进行识别检索。元数据包含数据的来源，采集或生成的日期，信息访问的级别，语义分类及其他企业所必须的信息。数据治理能建立一个元数据词汇表，界定数据的有效期。请注意数据也会过期，过期之后我们只能用于 历史 数据的分析。
数据治理创建的过程中可能会在企业内部遭到一些阻力，比如有的人会害怕失去访问数据的权限，而有些人也不愿意和竞争者共享数据。数据治理政策需要解决上述问题，让各方面的人都可接受。习惯了数据筒仓环境的公司，在适应新的数据治理策略上面会有困难，但如今对大型数据集的依赖以及随之而来的诸多安全问题，使创建和实施覆盖全公司的数据策略成为一种必然。
数据日益成为企业基础设施的一部分，在企业一步步处理各种特定情况的过程中形成决策。它以一次性的方式作出，常常是对某一特定问题的回应。因此，企业处理数据的方法会因为不同部门而改变，甚至会因为部门内部的不同情况而改变。即使每个部门已经有一套合理的数据处理方案，但这些方案可能彼此冲突，企业将不得不想办法协调。弄清数据存储的要求和需求是一件难事，如果做得不好，就无法发挥数据在营销和客户维系方面的潜力，而如果发生数据泄露，你还要承担法律责任。
另外在大企业内部，部门之间会展开对数据资源的争夺，各部门只关注自身的业务情况，缺乏全局观念，很难在没有调解的情况下达成妥协。
因此公司需要一个类似数据治理委员会的机构，他的职责是执行现有数据策略、挖掘未被满足的需求以及潜在安全问题等，创建数据治理策略，使数据的采集、管护、储存、访问以及使用策略均实现标准化，同时还会考虑各个部门和岗位的不同需求。平衡不同部门之间存在冲突的需求，在安全性与访问需求之间进行协调，确保最高效、最安全的数据管理策略。
建立数据治理委员会
负责评估各个数据用户的需求，建立覆盖全公司的数据管理策略，满足内部用户、外部用户甚至法律方面的各种需求。该委员会的成员应该囊括各个业务领域的利益相关者，确保各方需求都得到较好地满足，所有类型的数据所有权均得到体现。委员会也需要有数据安全专家，数据安全也是重要的一环。了解数据治理委员会的目标是什么，这一点很重要，因此，应该思考企业需要数据治理策略的原因，并清楚地加以说明。
制定数据治理的框架
这个框架要将企业内部、外部、甚至是法律层面的数据需求都纳入其中。框架内的各个部分要能够融合成一个整体，满足收集、清洗、存储、检索和安全要求。为此，企业必须清楚说明其端到端数据策略，以便设计一个能够满足所有需求和必要操作的框架。
有计划地把各个部分结合起来，彼此支持，这有很多好处，比如在高度安全的环境中执行检索要求。合规性也需要专门的设计，成为框架的一部分，这样就可以追踪和报告监管问题。这个框架还包括日常记录和其他安全措施，能够对攻击发出早期预警。在使用数据前，对其进行验证，这也是框架的一部分。数据治理委员会应该了解框架的每个部分，明确其用途，以及它如何在数据的整个生命周期中发挥作用。
数据测试策略
通常一个数据策略需要在小规模的商用环境中进行测试，用来发现数据策略在框架，结构和计划上的不足之处并进行调整，之后才能够投入正式使用。
数据治理策略要与时俱进
随着数据治理策略延伸到新的业务领域，肯定需要对策略进行调整。而且，随着技术的发展，数据策略也应该发展，与安全角势、数据分析方法以及数据管理工具等保持同步。
明确什么是成功的数据策略
我们需要确立衡量数据治理是否成功的明确标准，以便衡量进展。制定数据管理目标，有助于确定成功的重要指标，进而确保数据治理策略的方向是符合企业需求。
无论企业大小，在使用数据上都面临相似的数据挑战。企业越大，数据越多，而数据越多，越发需要制定一个有效的，正式的数据治理策略。规模较小的企业也许只需要非正式的数据治理策略就足够了，但这只限于那些规模很小且对数据依赖度很低的公司。即便是非正式的数据治理计划也需要尽可能考虑数据用户和员工数据的采集、验证、访问、存储。
当企业规模扩大，数据需求跨越多个部门时，当数据系统和数据集太大，难以驾驭时，当业务发展需要企业级的策略时，或者当法律或监管提出需求时，就必须制定更为正式的数据治理策略。
㈡ 什么是数据治理
数据治理是流程、角色、政策、标准和指标的集合，可确保有效和高效地使用信息，使企业能够实现其目标。它建立了流程和职责，以确保整个企业或企业中使用的数据质量和安全性。数据治理定义了谁可以对什么数据、在什么情况下、使用什么方法采取什么行动。
㈢ 数据治理包含哪些内容数据治理有标准吗
其实每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。
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简介：桑尼尔·索雷斯的《大数据治理》是一个信息治理专家奉献的鸿篇巨制，作者以极其实用和通俗易懂的风格，倾心向读者解读大数据治理这一复杂主题。
㈤ 数据治理包括哪些内容 csdn
摸家底阶段
内容：企业元数据梳理和采集
目标：构建企业数据资产库
建体系
内容：建立企业标准和质量提升体系
目标：提升数据质量
促应用
内容：自服务通道、构建企业知识图谱
目标：数据智能应用
㈥ 数据治理总体解决方案
数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。
根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。
1.理：梳理业务流程，规划数据资源
对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？
这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。
2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值
前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3.存：大数据高性能存储及管理
这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。
4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测
数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。
这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。
㈦ 数据治理咨询需要写代码吗
一般应该不用，看公司要求。
工作内容可能包括以下几项。管理和咨询项目交付，控制项目风险，确保项目顺利进行，完成项目交付成果以及项目总结，撰写成果沉淀材料。参与数据治理各领域的管理咨询工作，包括数据目录管理、数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理等。指导咨询顾问开展咨询服务工作。分析客户需求，撰写项目建议方案。协调推动所负责模块咨询顾问的咨询计划实施推进。对客户的问题进行诊断分析，提供咨询方案和建议。
㈧ 数据治理8种方法
顾名思义，顶层设计法就是先做一个数据治理顶层设计的规划，然后按照规划执行即可。
做过咨询的彭友都知道，顶层设计、战略咨询都会根据战略目标拆解KPI，然后设立对应的支撑项目，并且根据优先级别进行排序，最后形成一个执行的路径。
今年做什么，明年做什么，先做啥，后做啥，都规划的清清楚楚明明白白。
之后就按图索骥就行。大致的逻辑就像下图一样：
这样的好处很明显，先有面，再有线，最后是各个点状的项目，一点点的落实，效果自然没的说。
但是这样的方案是非常非常奢侈的，因为这种方案见效慢，对组织的要求非常非常高。耐得住性子的组织很少，通常都要快速见效。
基本上也只有一些政府单位和极少数的企业使用这种方式获得了数据治理的成功。
02****技术推动法****
有敏感的朋友已经察觉出来了，这里叫“技术推动法”，而不是技术引领啥的。
其实这种方法是绝大多数企业采用的数据治理方法。要说原因么，其实很简单，因为数据治理项目大多是在信息部门立项和实施的。
既然是技术部门的事儿，那当然是技术部门推动了。讲真，我见过太多类似的事情，很少有效果很好的。
《华为数据之道》里说要“业务主导”，话是真没错，但几乎没有做到的。原因很简单，屁股决定脑袋。业务负责人的主责主业是搞业务，根本不会野不可能要主动做数据治理的事情。
技术驱动的套路没啥说的，就是针对数据问题，从技术层面进行解决。套路就是信息系统建设的逻辑，立个项，做调研，各种概要设计、详细设计，各种开发、集成、测试、部署，然后验收。
效果么，一般吧。因为大多是问题导向，频繁“打补丁”式的建设。到最后往往就是各种爆炸，报表爆炸，指标爆炸，数据问题爆炸。
然后开始上指标系统、数据质量系统，一个补丁贴一个补丁，到最后谁都不敢动了。
归根结底，就是因为数据的问题是一个系统性的，技术层面的原因只是其中之一而已。造成这种现象的原因就是业务参与度不够。
在企业，谁挣钱，谁的话语权就大。业务自然是利润中心，而技术一般都是成本中心。纯让技术去推动数据治理，就像是让儿子督促爸爸戒烟一样不靠谱。
03****应用牵引法****
如果说技术推动是小孩推车，那么应用牵引则是壮牛拉车得心应手啊。有应用在前面牵引，后面的各种事情就显得非常自然。
很多企业建数据体系都喜欢先弄一个大屏不是没有道理的。因为没有“用”的东西是没有价值的。
大屏虽然用户比较单一，实用价值比较低，但毕竟还是有使用场景的，比单纯没有使用场景的纯技术开发建设强的不是一星半点。
以数据应用为牵引，反向要求各链路的数据高质量供给，促进数据治理体系的建设，也是一个很好的选择。
但是这种方式做数据治理，始终还是会陷入到片面、局部胜利的结果。有应用的地方，数据质量就能得到治理，没有应用的数据质量就没人管了。
04****标准先行法****
讲真，标准现行法的真实案例我只遇到过极少数的几个
甲方在建业务系统的时候，把数据标准和业务系统绑定起来。所以他们在做信息化建设的时候，就已经把所有的数据标准都已经建立好了。
我过去的时候，发现数据治理真的就这么简单，完完全全就是一个纯技术活儿，不用考虑人的因素。
所有表都是按照统一的数据模型建设的，所有字段中的键值都在最新发布的数据字典里，甚至为某个“主数据”单独建了一套管理系统。
我过去就是按照标书里的要求，建库建表，开发ETL，把数据收上来，然后整个规则引擎，按照配置结果，自动计算数据质量，定期出数据质量报告。
其实为什么有那么多的数据质量问题？很简单，没有标准。没有标准就没有对错，自然就会乱到一塌糊涂！
标准有了，就能确定什么是对的，什么是错的。后面的执行、监测和控制就有了依据，数据质量才有保障。
05 监管驱动法
这个好理解，就是 强监管 。
强监管通常是上级单位发政策，下级单位执行。而且做不好，还会有惩罚。
银行、保险等强监管的行业就是跟着政策走的。不好好做数据治理，不按照EAST、1104的要求报送数据，罚单马上就来。
不要想着随便糊弄，有本事就造全套的假数据，假的跟真的一样的那种，表间勾稽关系无误，各个维度都找不到破绽的那种。
当然了，在企业内部其实也可以执行这种强监管的模式，但这需要“ 特权 ”。这个前提通常很难达到。
有种取巧的方法，就是 贯标 。比如现在国家在推的DCMM贯标。
贯标有一个特别的好处，就是把“贯标评级”列到组织年度目标中，这样就能在企业内部形成一个巨大的“ 势能 ”，形成强监管的态势。
当我们把“ DCMM贯标 ”这根大棒挥舞起来， 自然比某个部门或者某几个部门推动数据治理强太多了。
我们给某企业做DCMM贯标的时候，发现技术部门早就制定并颁发了数据安全的制度、流程。但是跟大多数企业一样，发完之后就成一纸空文了。业务觉得安全管控太费事了，压根就不执行。
现在不一样了，技术部门借着“贯标”的理由，要求业务贯彻执行之前发布的制度和流程。业务虽然不情不愿，但是贯标是企业级目标，大家不得不做，也就 半推半就的推行起来 了。
其实说到底，监管驱动法，就是在借势，借上级政策要求的势，借国家标准的势。用大势推动原本推不动的部门，疏通原本阻力大的流程。
06****质量控制法****
质量控制法其实是没有办法，也算是数据管理早期的雏形。因为说起来，数据管理理论体系往前追溯，其实是来 自于质量管理体系 。
ISO9000（质量管理标准体系）、TQM（全面质量管理体系）、CMMI（能力成熟度集成模型，不只是软件哦！），都属于通用管理体系。
ISO9000后发展出ISO8000（数据质量管理标准体系），TQM延展出TDQM（全面数据质量管理体系）。而CMMI协会也在2014年推出了DMM（企业数据管理能力成熟度模型）。这是数据领域质量管理体系。
中国则参考CMMI等一众数据管理体系，在2018年正式发布数据管理成熟度评估模型（DCMM）国家标准，这是后话了。
与其他行业情况一样，质量是绕不过去的关。不管是做业务的，还是搞技术的，相信各位彭友没少 为数据质量的问题挠头 。质量有问题，数据就没法用，甚至会影响错误决策。
于是，迫于各种数据质量问题，企业内外部才认真对待，逐步解决数据质量问题。
数据质量管控很明显，是问题导向。但是也不能头疼医头脚疼医脚，还得有个方法论。
一般来说得有一个具体的 需求 ，包括数据质量管控目标、评估标准、判定规则等等。
然后再以阶段性的目标和需求出发，从 事前防范 、 事中监控 、 事后核查 三方面进行质量管控，对各类数据问题予以解决。
在解决的时候，一般会立一个数据质量改进的 专项 ，从技术、流程、制度、机制等层面进行 改进 ，定期开展 评估 ，对数据质量问题及解决办法建立 知识库 ，便于之后遇到类似问题能快速定位和解决。
在这个过程中，以数据质量问题为 牵引 ，综合使用元数据、主数据、数据标准、制度规范等各类 手段 ， “建”以致用 ，自然就不会出现用不起来的情况了。
07****利益驱动法****
利益驱动法其实也很有意思。这是我偷偷观察并总结的招，而且这招貌似特别好用。
其实说白了，也没啥，就是一招：以 利益共享 为根本，以 “成就” 为导向，建立一个符合 部分核心人员****利益 的目标，然后推一下就行了。
具体的操作手法有很多，比如成功案例法、合作致胜法、评奖法、出书法、会议法等，还有互联网企业保命大法“开源法”。
08****项目建设法****
这个很容易理解，就是弄个数据治理项目，慢慢建设。
其实数据治理这件事情开展到现在，也已经形成了一整套非常完善的流程了，相关产品能力也已经非常全面了。
我之前参与的项目，基本上覆盖了数据全流程，什么数据咨询、数据采集、共享交换、数仓、数据标准、元数据、主数据、数据质量、数据可视化、数据分析等等。
目前效果比较好的，是咨询和实施结合起来做。
做个咨询，对数据现状进行盘点，全面掌握企业未来的战略和目前的现状，然后根据数据管理体系，做出差距分析，拟定具体执行的工作任务，根据时间进度安排，拆解并规划项目。
然后在实施项目中，先穿透一个场景，再慢慢从纵深和横向两个层面不断扩大战果，建元数据、主数据、指标体系、数据质量管理体系等等，不断夯实数据基建，为前端数据应用提供高质量数据供给。
㈨ 数据治理的什么是数据治理
信息系统建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数 据资产形成的必要条件。
虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但是光有理念是不够的，还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。
以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。
由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。
ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容
（1）确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现；
（2）确保有效助力业务的决策机制和方向；
（3）确保绩效和合规进行监督。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合