<跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3;"> DAMA国际数据管理协会对数据治理定义: <强> <跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3;">数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行) <跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3;“> 。 <跨风格="字母间距:1 px;"> <跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3;">数据治理涵盖了从前端业务系统,后端业务数据库再到业务终端的数据分析,从源头到终端再回到源头,形成的一个闭环负反馈系统。从目的来讲,数据治理就是要对数据的获取,处理和使用进行监督管理。
<跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3;">具体一点来讲,数据治理就是以服务组织战略目标为基本原则,通过组织成员的协同努力,流程制度的制定,以及数据资产的梳理,采集清洗、结构化存储,可视化管理和多维度分析,实现数据资产价值获取,业务模式创新和经营风险控制的过程。今天小亿就来带着大家从各概念定义本身来说说数据治理。 <跨风格="字母间距:1 px;"> <强> <跨风格="颜色:# 464646;——tt-darkmode-color: # A0A0A0;“>一元数据 <跨风格="字母间距:1 px;"> <强> <跨风格="颜色:# 596 efb;——tt-darkmode-color: # 596 efb;">元数据是关于数据的数据,是为了描述数据的相关信息而存在的数据。 <跨风格="字母间距:1 px;"> <跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3;">元数据不仅仅表示数据的类型,名称,值等信息,它可以理解为是一组用来描述数据的信息组/数据组,该信息组/数据组中的一切数据,信息,都描述/反映了某个数据的某方面特征,则该信息组/数据组可称为一个元数据。
▲技术元数据 <跨风格="字母间距:1 px;"> <跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3;">例如:元数据可以为数据说明其元素或属性(名称,大小,数据类型等),或其结构(长度,字段,数据列),或其相关数据(位于何处,如何联系,拥有者)。在日常生活中,元数据无所不在。只要有一类事物,就可以定义一套元数据。
▲业务元数据 <跨风格="字母间距:1 px;"> <跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3;">除此以外,在数据仓库体系中,元数据代表了一种统计数据从元数据,数据仓库到数据应用的全链路信息,记录了统计数据从产生到展示的全部过程。可以说,有了元数据,开发人员便可以方便地找到统计数据背后的计算逻辑与过程,用于指导开发工作并追踪数据问题,可以极大地提升工作的效率。 <跨风格="字母间距:1 px;"> <强> <跨风格="颜色:# 464646;——tt-darkmode-color: # A0A0A0;二,主数据 <跨风格="字母间距:1 px;"> <跨风格="颜色:# 000000;——tt-darkmode-color: # A3A3A3; ">在2018年中国信通院牵头编写的《主数据管理实践白皮书(1.0版)》中,主数据定义的概念如下: <强> <跨风格="颜色:# 596 efb;——tt-darkmode-color: # 596 efb;“>”指满足跨部门业务协同需要的,反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息。主数据相对于交易数据而言,属性更加稳定,准确度要求更高,唯一识别。 " 
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