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数据治理的方法有哪些?


数据时代的来临,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,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,数据治理是保证数据治理的必要手段之一,数据治理都有哪些方法?


数据治理方法—有效的高校内部数据标准体系保证各业务部门、各业务系统能得到落实与管控。包括数据标准、管理标准、质量标准等内容,并落实到治理工具上,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。例如,元数据中除了应设有国标、行业标体系(如地理、行政区划,学科门类、专业等)的数据之外,还应涉及应用系列校标数据,如建筑物、楼宇体系等。


数据治理方法—完成各业务系统的整合工作。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。首先,尽可能在被集成的业务系统,即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。其次,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,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,形成全校范围内一致的、完整的、准确的核心业务数据,由数据中心统一对外提供数据服务。最后,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。


数据治理方法—评估数据质量,生成数据质量报告。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。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。

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