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一文看懂数据治理工具:战略层工具+管理层+操作全景

  为进一步增强我国各行业各领域对数据治理工具的认知,通过治理工具实现对数据治理工作的降本增效,全国...

产品介绍

  为进一步增强我国各行业各领域对数据治理工具的认知,通过治理工具实现对数据治理工作的降本增效,全国信标委大数据标准工作组组织编制本研究报告,为各行业、各领域数据治理工具的研发和应用提供实践参考,也为后续数据治理工具标准化工作提供思路。

  数据治理的最终目标是提升数据的价值,是组织推动战略落实的基础,它由管理体系和技术体系共同组成,包括组织、制度、流程以及技术以及支撑工具等。

  数据治理工具指为数据治理项目而开发,以满足数据治理规划、设计、实施、常态化运营工作的一系列应用程序系统集和其他技术。数据治理工具根据数据治理需求及其技术架构,可以包含一个或多个程序系统或技术,每个程序系统或技术都有其独立的使用场景和价值,但在某些特殊的场景下,系统与系统、系统与技术、技术与技术之间存在一定的关联性。数据治理工具的选择不限于开源或者商用,主要取决于数据治理工作的目标、范围及所管理数据的特征。

  1、报告给出数据治理工具全景图。图谱中的工具划分是按照工具应具备的能力进行划分,并非按照工具的功能开发模块进行划分。依据数据治理及管理组织各层级所关注的侧重点,本图谱将工具划分为三层,包括战略层、管理层、操作层。

  2、报告给出战略层工具。为提供数据治理战略规划、评估、指导、监控的工具或功能。主要包括五大过程域:组织与职责、体系与制度、团队与文化、计划与监控、成效与评估。

  3、报告给出管理层工具。为应落实数据治理战略而进行的数据管理活动的工具或功能。主要包括八大过程域:数据架构管理、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生存周期管理。

  4、报告给出操作层工具。为基于治理战略目标要求,以满足数据管理需要,对数据进行操作的工具或功能。主要包括六大过程域:数据存储工具、数据采集工具、数据处理工具、数据共享交换工具、AI计算支撑工具、数据分析应用工具。

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