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怎样解决数据治理?

数据治理是保证数据治理的必要手段之一,对企业来说加强数据治理提升数据质量已成为信息化工作者的重要任务,有效的内部数据标准体系、业务系统的整合、评估数据治理,生成数据报告等等。数据时代的来临,让企业对于数据作用的认知也更上一层楼,面对多样化、复杂化、零散化的数据信息,很多企业都非常关注数据治理的方法。


有效的高校内部数据标准体系,包括数据标准、管理标准、质量标准等内容,并保证各业务部门、各业务系统能得到落实与管控。落实到治理工具上,主要体现在元数据管理功能是否得到详细认真的设计、应用,助力于业务系统。

完成用户集成、数据集成、业务集成工作,消除信息孤岛,完善数据中心建设。完成各业务系统的整合工作。产生数据的源系统中解决数据质量问题,这对于整个体系的数据治理来说是非常高效的措施尽可能在被集成的业务系统,在各业务系统及平台的建设过程中,描述核心业务实体的数据形成全校范围内一致的、完整的、准确的核心业务数据,落实到数据治理平台上,集中反映在主数据管理是否完备,是否能以多种数据共享形式服务于各类应用。由数据中心统一对外提供数据服务(如教师、学生、教学、科研、资产、财务等,交换、共享性要求较高,均要被纳入到主数据范围)

以数据标准体系为基准,以数据治理平台为工具,数据管理员对整个主数据(或者全量数据)质量检测,根据实际需求,利用检测数据进行单一主题或者整体进行数据质量分析,生成数据质量报告,评估数据质量,生成数据质量报告。在数据质量报告的基础上,结合系统配置好的数据管控体系,生成针对部门、业务数据管理员的各子数据集整改报告。企业可以通过大数据治理,让企业或用户能更便捷、更灵活、更准确地获得大数据信息。

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