什么是数据治理（什么是数据治理体系）

本篇目录：

1、数据治理包括哪几个方面2、什么是数据治理,为什么要进行数据标准化?3、数据治理的定义和架构

数据治理包括哪几个方面

从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据治理包括哪几个方面如下：元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力。

数据治理包括两大体系：数据管理体系和数据治理体系。这两个体系相互配合，共同确保组织对数据的有效管理和合规性。

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。

大数据治理是指充分运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现治理手段的智能化。

另外，安全是数据治理的一个非常重要的方面。在数字时代，数据安全面临各种风险，包括黑客入侵、病毒攻击和数据丢失等等。通过建立严格的数据安全规则和权限管理，数据治理能够降低这些风险并提升数据安全性。

什么是数据治理,为什么要进行数据标准化?

1、数据治理是一项管理数据的全方位过程，它涉及到数据的定义、分类、质量、安全、使用和维护等方面。随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业成长的核心竞争力之一，而数据治理则是保障这一竞争力的重要保障。

2、数据标准化（也称为数据规范化）的作用主要是消除特征之间的差异性，便于特征一心一意学习权重。标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度，这样目标变量就可以由多个相同尺寸的特征变量进行控制。

3、数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。

数据治理的定义和架构

1、数据治理包括两大体系：数据管理体系和数据治理体系。这两个体系相互配合，共同确保组织对数据的有效管理和合规性。

2、数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程、监督及考核等内容。

3、谈到数据治理，很多企业经常讲它是一个涉及到企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的一个综合体。没有数据治理实践经验的，一定会认为数据治理好“高大上”！又是战略、又是标准、又是文化。

4、数据治理可确保明确定义与数据相关的角色，并在整个企业内就责任和问责制达成一致。精心规划的数据治理框架涵盖战略、战术和运营角色和职责。

5、数据治理是指将数据作为资产而展开的一系列的标准化工作，是对数据的全生命周期管理。

到此，以上就是小编对于什么是数据治理体系的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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