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数据治理十步法
提高全面思想认识 毋庸置疑，数据是企业的宝贵资产，各企业已经意识到数据质量的重要性，但是并没有将数据治理提到战略高度，信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。数据治理是一个系统工程，需要管理层、系统开发人员、系统使用人员、系统维护人员多方协作才能进行。
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。
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。
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。
企业数据治理的核心是什么?
1、①超越业务，主数据是跨越了业务界限，在多个业务领域中被广泛使用的数据，其核心属性也是来自业务。例如：物料主数据，它有自身的自然属性，如：规格、材质，也有业务赋予的核心属性，如：设计参数、工艺参数、采购、库存要求、计量要求、财务要求等。
2、数字治理的核心特征如下 一种是“数据治理”，即将治理对象扩展到涵盖数据元素。数据要素作为新兴的生产要素和关键的治理资源，成为大国竞争的主要领域，数据的治理成为数字经济规则制定的重要内容。数据要素的所有权、使用权、监管权、信息保护、数据安全都需要新的治理体系。
3、数据治理的核心是数据模型管理。目前企业原始数据库中存在大量的字段和表没有注释，意思含糊不清，同名不同义、同义不同名，冗余字段、枚举值不一致的现象普遍存在。这些问题都会直接影响系统对数据的识别。数据建模让数据结构更加丰富和结构清晰化，便于数据口径统一。
4、数据治理的能力，决定了数据的利用能力，而数据治理的核心是数据的合规，这需要通过法律法规、地方条例等加以规范。所以还是希望通过法律制度打破数据孤岛，实现数据融合，促进数字正义。
5、大数据治理要素包括目标要素、核心要素、支持要素、促成要素。资料扩展：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。
6、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。
大数据管理专业学什么
1、大数据与管理专业主要学习大数据技术、管理理论和实践应用等方面的知识和技能。大数据技术方面，学生将深入了解数据挖掘、机器学习、数据可视化等核心技术。例如，通过数据挖掘技术，可以从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供数据支持。
2、大数据管理专业学计算机科学原理，数据科学原理，数据结构原理，算法原理，程序设计原理，数据挖掘技术，数据分析方法，概率论和统计等。大数据管理与应用学科基础课程：大数据管理与应用导论、管理学、会计学、经济学、运筹学、概率论与数理统计等。
3、大学大数据专业学习数据存储与管理、数据处理与分析、大数据平台和工具、数据科学导论、数据结构等。数据存储与管理：学习各种数据存储技术，包括关系型数据库（MySQL、Oracle）、分布式文件系统（Hadoop HDFS）和NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra），以及数据管理和数据仓库技术。
sap数据治理包括哪几个方面内容
1、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。数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性。
2、数据治理包括以下几个方面：数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。
3、数据治理的初步步骤是从业务角度清晰组织的数据资源环境和数据资源清单，包括组织结构、业务事项、信息系统以及以数据库、网页、文件和API接口形式存在的数据项资源。这一步骤的输出物是各类详细的数据资源清单。
4、其主要内容包括：数据收集与记录：收集并记录供应链中各环节的数据，包括订单、库存、运输、质量、销售等信息，确保数据的完整性和准确性。数据清洗和标准化：对数据进行清洗和去重，确保数据质量和可用性，并对数据进行标准化处理，方便后期的数据分析和挖掘。
5、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。
6、数据治理的价值体系包括：· 对数据的共同理解——数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语，同时各个业务部门保留了适当的灵活性。· 提高数据质量——数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。
企业数据治理的流程包括哪些?
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。
数据治理分为四个阶段：第一阶段，梳理企业信息，构建企业的数据资产库。首先要清楚企业的数据模型、数据关系，对企业资产形成业务视图、技术视图等针对不同用户视角的展示。第二阶段，建立管理流程，落地数据标准，提升数据质量。从企业角度梳理质量问题，紧抓标准落地。第三阶段，直接为用户提供价值。
数据治理的整个流程包括实时计算存储、数据标准管理、数据安全管理、数据质量管理、数据资产管理主数据管理、元数据管理、数据集成、数据交换等等模块。
数据治理成熟度反映了组织进行数据治理所具备的条件和水平，包括元数据管理、数据质量管理、业务流程整合、主数据管理和信息生命周期管理。
收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
