数据资产管理常态化数据治理实施PPT课件
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数据资产管理 ppt课件
22
ppt课件
数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
33
ppt课件
交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据交互中心
数据可视化平台
数据采集
数据加工
数据资产治理 运维管理
安全管理
质量管理
内部数据
传统数据库
新型数据库
注： 数据资产应用内容需要根据具体业务场景定制。
文档资料
55
ppt课件
数据资产管理领域，服务于全行业和全客户
特定行业的大型企业 （如电信、金融、航空、制造等）
产品部署+定制化开发
各行业的大中型企业 中小企业以及个人客户
ppt课件
工欲善其事，必先利其器
——数据资产云图白皮书
1
ppt课件
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据 资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
什么是数据资产？
…
…
数据资产是企业及组织拥有或控制， 能带来未来经济利益的数据资源。
存在什么问题？
定义不统一 错误判断
分配不透明， 数据资产错配
数据源不规范， 导致无效数据
加工
加工流程混乱， 人力物力浪费
分布杂乱，
数据不开放， 企业数据合作 受限
处理缓慢，
数据资产闲置 评估手段缺失，
导致低效决策 ……
数据资产价值大 打折扣
治理无力 应用低效 运营缺失
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全 完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事 业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。
ppt课件
数据资产管理包括哪些核心内容？
让企业数据更加准 确、一致、完整、 安全，降低IT成本。
使得企业数据的使 用过程更为人性、 快捷、智能，从而 提升管理决策水平。
支持企业数据资产 的分发、开放、交 易等数据嫁接的实 现，从而促进数据 资产的价值实现。
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ppt课件
交易所提倡建立一体化全流程的数据资产管理体系
数据交互中心
数据可视化平台
数据采集
数据加工
数据资产治理 运维管理
安全管理
质量管理
内部数据
传统数据库
新型数据库
注： 数据资产应用内容需要根据具体业务场景定制。
文档资料
55
ppt课件
数据资产管理领域，服务于全行业和全客户
特定行业的大型企业 （如电信、金融、航空、制造等）
产品部署+定制化开发
各行业的大中型企业 中小企业以及个人客户
ppt课件
工欲善其事，必先利其器
——数据资产云图白皮书
1
ppt课件
尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据 资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段
什么是数据资产？
…
…
数据资产是企业及组织拥有或控制， 能带来未来经济利益的数据资源。
存在什么问题？
定义不统一 错误判断
分配不透明， 数据资产错配
数据源不规范， 导致无效数据
加工
加工流程混乱， 人力物力浪费
分布杂乱，
数据不开放， 企业数据合作 受限
处理缓慢，
数据资产闲置 评估手段缺失，
导致低效决策 ……
数据资产价值大 打折扣
治理无力 应用低效 运营缺失
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全 完整，合理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事 业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。
大数据时代的数据治理ppt课件
大数据治理工具---自助化数据服务平台
数据获取
找到数据 提供数据 使用数据 治理数据 数据运维
数据准备
数据服务开发
数据共享发布
自助化 自动化 规范化 可视化 智能化
业务元数据与技术元数据对接； 自助化数据申请和订阅。
基于数据目录的数据服务开发； 在线编辑数据模型，生成作业。
数据服务标准应用方式； 数据通道提供平台支撑。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理产品
亿信华辰-睿治普元-数据众包• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、提 升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作难度和 出错几率
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维护等 工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简化运维工 作。
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理阶段
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
···
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
数据获取
找到数据 提供数据 使用数据 治理数据 数据运维
数据准备
数据服务开发
数据共享发布
自助化 自动化 规范化 可视化 智能化
业务元数据与技术元数据对接； 自助化数据申请和订阅。
基于数据目录的数据服务开发； 在线编辑数据模型，生成作业。
数据服务标准应用方式； 数据通道提供平台支撑。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理产品
亿信华辰-睿治普元-数据众包• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、提 升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作难度和 出错几率
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维护等 工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简化运维工 作。
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
大数据治理阶段
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
···
资金是运动的价值，资金的价值是随 时间变 化而变 化的， 是时间 的函数 ，随时 间的推 移而增 值，其 增值的 这部分 资金就 是原有 资金的 时间价 值
数据资产管理ppt课件
使能创新 交易、数据开 放…
产 全面评估 运 资产分布、活性、配置合理性、使用 营 策略…
资产质量 更加可靠
运营手段 更加丰富
创新合作 更加便捷
数据资产规范及治理能力
数据资产运营、开放、应用能力
4
数据资产云图：数据资产管理的专业管家
数据资产管理平台，涵盖了采集、加工、使用、评估、优化、下线等数据资产的全生命周期管理，并基于全面数据治理能 力，进一步提供专业化的数据资产“管家”服务，包括资产规划、运营管理、开放管理，以及面向企业客户和个人客户的 不同类型数据资产应用，从而为大数据时代的数据资产管理和增值发展提供全面支持。
数据交互中心
数据可视化平台
数据采集
数据加工
数据资产治理 运维管理
安全管理
质量管理
内部数据
传统数据库
新型数据库
文档资料
注： 数据资产应用内容需要根据具体业务场景定制。
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数据资产管理领域，服务于全行业和全客户
特定行业的大型企业 （如电信、金融、航空、制造等）
产品部署+定制化开发
各行业的大中型企业 中小企业以及个人客户
资产规划 数据采集
资产评估 数据加工
应用 系统 4
应用 系统 5
资产应用 数据管理
应用
系统
…
6
资产运营 运维监控
数据存储层
db2
主机系统软件 主机
网络通信平台
oracle
存储
gp
备份
hadoop
OS
标 准 化 体 系 支 持
项 目 实 施 方 法 论
信 息 安 全 体 系
支
持
10
功能架构
数据治理课件
跨境数据流动法规
规范数据的跨境流动，确保数据安全和隐私权益 。
数据安全和隐私保护的技术手段
加密技术
对数据进行加密处理， 确保数据在传输和存储 过程中的机密性和完整
性。
访问控制技术
限制对数据的访问权限 ，防止未经授权的访问
和泄露。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处 理，避免敏感信息的泄
露。
审计监控技术
数据治理课件
目录
• 数据治理概述 • 数据治理的组织和角色 • 数据质量管理 • 数据安全和隐私保护 • 数据架构和数据模型管理 • 数据生命周期管理
01
数据治理概述
数据治理的定义01Βιβλιοθήκη 0203定义
数据治理是对数据资产的 管理活动，确保数据质量 、安全性、可靠性和一致 性。
目的
通过数据治理，提高企业 的数据管理能力，提升数 据价值，为企业决策提供 支持。
数据质量度量
数据质量度量是对数据质量的量化评估，通过一系列的指标 来衡量数据质量的水平，如准确率、完整性率、一致性比率 、及时性等。
数据质量问题的解决和预防
数据质量问题识别
通过数据质量评估和度量，可以 识别出数据质量问题，如数据不 准确、不完整、不一致、不及时
等。
数据质量问题解决
针对识别出的数据质量问题，采 取相应的措施进行解决，如数据 清洗、数据修正、数据补充等。
数据采集、存储、处理、归档和销毁的实践和策略
总结词
数据采集、存储、处理、归档和销毁是数据 生命周期管理的重要环节，需要制定相应的 实践和策略来确保数据的准确性和完整性。
详细描述
在数据生命周期管理中，数据的采集、存储 、处理、归档和销毁是非常关键的环节。为 了确保数据的准确性和完整性，需要制定相 应的实践和策略。这些实践和策略包括：数 据采集的方法和标准、数据存储的架构和规 范、数据处理的分析和算法、数据归档的存
规范数据的跨境流动，确保数据安全和隐私权益 。
数据安全和隐私保护的技术手段
加密技术
对数据进行加密处理， 确保数据在传输和存储 过程中的机密性和完整
性。
访问控制技术
限制对数据的访问权限 ，防止未经授权的访问
和泄露。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处 理，避免敏感信息的泄
露。
审计监控技术
数据治理课件
目录
• 数据治理概述 • 数据治理的组织和角色 • 数据质量管理 • 数据安全和隐私保护 • 数据架构和数据模型管理 • 数据生命周期管理
01
数据治理概述
数据治理的定义01Βιβλιοθήκη 0203定义
数据治理是对数据资产的 管理活动，确保数据质量 、安全性、可靠性和一致 性。
目的
通过数据治理，提高企业 的数据管理能力，提升数 据价值，为企业决策提供 支持。
数据质量度量
数据质量度量是对数据质量的量化评估，通过一系列的指标 来衡量数据质量的水平，如准确率、完整性率、一致性比率 、及时性等。
数据质量问题的解决和预防
数据质量问题识别
通过数据质量评估和度量，可以 识别出数据质量问题，如数据不 准确、不完整、不一致、不及时
等。
数据质量问题解决
针对识别出的数据质量问题，采 取相应的措施进行解决，如数据 清洗、数据修正、数据补充等。
数据采集、存储、处理、归档和销毁的实践和策略
总结词
数据采集、存储、处理、归档和销毁是数据 生命周期管理的重要环节，需要制定相应的 实践和策略来确保数据的准确性和完整性。
详细描述
在数据生命周期管理中，数据的采集、存储 、处理、归档和销毁是非常关键的环节。为 了确保数据的准确性和完整性，需要制定相 应的实践和策略。这些实践和策略包括：数 据采集的方法和标准、数据存储的架构和规 范、数据处理的分析和算法、数据归档的存
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
数据治理与数据质量管理：构建可信的数据资产培训课件
智能化数据治理的挑战
智能化数据治理需要强大的技术支持和保障，同时也需要组织对新技术进行持续投入和 探索。
未来发展的趋势三
数据安全与隐私保护的强化
随着数据安全和隐私保护意识的不断提高，组织需要更加重视数据的安全与隐私保护工作。
数据安全与隐私保护的重要性
保护数据安全和隐私是维护客户信任、避免法律风险和提高组织声誉的重要手段。同时，强化数据安全与隐私保护也 有助于提高员工的工作效率和满意度。
01
量管理的概述
数据治理的定义与重要性
数据治理的定义
数据治理是对数据资产的管理和 监督，确保数据质量、安全性、 可靠性和一致性。
数据治理的重要性
随着企业数据量的增长，数据治 理变得至关重要，以确保数据的 准确性和可靠性，从而为企业决 策提供支持。
数据质量管理的定义与重要性
数据质量管理的定义
数据质量管理是对数据质量进行评估 、控制和改进的一系列活动，以确保 数据的准确性、完整性、一致性和及 时性。
数据治理与数据质量管 理：构建可信的数据资 产培训课件
汇报人： 2023-12-27
目 录
• 数据治理与数据质量管理的概述 • 数据治理的体系与框架 • 数据质量管理的方法与实践 • 数据治理与数据质量管理的最佳实践 • 数据治理与数据质量管理的挑战与对策 • 数据治理与数据质量管理的未来发展
数据治理与数据质
数据安全与隐私保护的挑战
组织需要建立完善的数据安全与隐私保护体系，采取有效的技术和管理措施来确保数据的保密性、完整 性和可用性。同时，组织需要加强对员工的培训和教育，提高员工的数据安全与隐私保护意识。
THANKS.
数据治理体系的组成部分
组织架构、政策制度、流程规范、技 术手段等。
智能化数据治理需要强大的技术支持和保障，同时也需要组织对新技术进行持续投入和 探索。
未来发展的趋势三
数据安全与隐私保护的强化
随着数据安全和隐私保护意识的不断提高，组织需要更加重视数据的安全与隐私保护工作。
数据安全与隐私保护的重要性
保护数据安全和隐私是维护客户信任、避免法律风险和提高组织声誉的重要手段。同时，强化数据安全与隐私保护也 有助于提高员工的工作效率和满意度。
01
量管理的概述
数据治理的定义与重要性
数据治理的定义
数据治理是对数据资产的管理和 监督，确保数据质量、安全性、 可靠性和一致性。
数据治理的重要性
随着企业数据量的增长，数据治 理变得至关重要，以确保数据的 准确性和可靠性，从而为企业决 策提供支持。
数据质量管理的定义与重要性
数据质量管理的定义
数据质量管理是对数据质量进行评估 、控制和改进的一系列活动，以确保 数据的准确性、完整性、一致性和及 时性。
数据治理与数据质量管 理：构建可信的数据资 产培训课件
汇报人： 2023-12-27
目 录
• 数据治理与数据质量管理的概述 • 数据治理的体系与框架 • 数据质量管理的方法与实践 • 数据治理与数据质量管理的最佳实践 • 数据治理与数据质量管理的挑战与对策 • 数据治理与数据质量管理的未来发展
数据治理与数据质
数据安全与隐私保护的挑战
组织需要建立完善的数据安全与隐私保护体系，采取有效的技术和管理措施来确保数据的保密性、完整 性和可用性。同时，组织需要加强对员工的培训和教育，提高员工的数据安全与隐私保护意识。
THANKS.
数据治理体系的组成部分
组织架构、政策制度、流程规范、技 术手段等。
数据治理课件
数据治理的框架和原则
总结词
数据治理的框架包括组织架构、策略制定、规程制定 、技术实施和持续改进等方面，而数据治理的原则则 强调数据的准确性、安全性、可靠性和一致性。
详细描述
数据治理的框架包括组织架构、策略制定、规程制定 、技术实施和持续改进等方面。其中，组织架构涉及 到各个部门和人员的角色和责任分配；策略制定是指 确定数据的精度、可靠性、安全性等方面的要求；规 程制定包括数据质量管理、数据安全管理和数据流程 管理等；技术实施涉及到工具和技术的选择和应用； 持续改进则强调对数据治理过程的不断优化和改进。
在进行分析前，需要对数据进行清洗 和整理，去除异常值、缺失值等，确 保数据质量。
数据安全与隐私保护
在数据分析过程中，要重视数据安全 和隐私保护，确保数据不被泄露和滥 用。
数据可视化与报告
数据可视化
通过图表、图像等形式 将数据呈现出来，帮助 人们更好地理解和分析
数据。
数据报告
将数据分析结果以报告 的形式呈现，包括文字 、图表、数据等，便于
汇报和交流。
可视化工具
如Tableau、Power BI 等可视化工具，能够方 便地制作各种图表和报
表。
数据解读与沟通
在制作报告时，需要注 重数据的解读和沟通， 确保报告内容准确、易
于理解。
人工智能和机器学习在数据治理中的应用
自动化数据处理
利用机器学习算法对大量数据进行自动化处 理，提高数据处理效率。
02
数据质量管理
数据质量评估
数据质量评估是数据治理中的重要环节，它对数据的质量进行全面的检查和评估 ，以确保数据的准确性和完整性。
数据质量评估通常包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性和可用性等方面 的评估。评估过程中，需要对数据的来源、处理过程和用途进行全面的了解，以 确保数据的可靠性和可信度。
数据治理课件
跨部门协作
建立跨部门的协作机制，促进不同 部门之间的沟通与合作，共同推进 数据治理工作。
数据治理的角色和责任
01
02
03
04
领导者
负责制定数据治理战略和目标 ，为数据治理工作提供支持和
指导。
数据管理员
负责具体的数据治理操作和维 护，包括数据质量管理、数据 安全管理和数据流程管理等。
数据所有者
负责确定数据的精度、可靠性 、安全性等方面的要求，并确 保数据的合规性和准确性。
总结词
医疗行业的数据治理面临诸多挑战，如数据量大、数 据类型多样、数据质量不高等问题。
详细描述
医疗行业的数据治理挑战主要来自于医疗数据的复杂性 和多样性，包括医疗影像数据、电子病历数据、实验室 数据等多个来源的数据。同时，医疗数据的隐私和安全 问题也是医疗行业数据治理的重要挑战之一。为了解决 这些问题，医疗行业的数据治理需要建立完善的数据管 理制度和规范，加强数据的质量控制和安全管理，并采 用先进的数据治理技术和工具，如数据仓库、数据挖掘 和大数据分析等技术来提高数据治理的效率和效果。
案例三
总结词
互联网行业的数据治理策略和效果评估是数据治理领域中一个新兴的案例，它涉及到数 据的采集、存储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
详细描述
互联网行业的数据治理策略和效果评估主要关注数据的实时性、动态性和可扩展性等方 面的管理。同时，互联网行业的数据治理还需要关注数据的隐私和安全问题，确保数据 的合规性和安全性。为了评估数据治理的效果，可以采用各种指标和度量方法，如数据
详细描述
金融行业的数据治理实践主要涉及到数据的 准确性、完整性、一致性和安全性等方面的 管理。通过对数据的统一管理和控制，可以 提高数据的可信度和质量，降低数据风险和 成本。同时，金融行业的数据治理实践还涉 及到数据流程的管理，包括数据的采集、存 储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
建立跨部门的协作机制，促进不同 部门之间的沟通与合作，共同推进 数据治理工作。
数据治理的角色和责任
01
02
03
04
领导者
负责制定数据治理战略和目标 ，为数据治理工作提供支持和
指导。
数据管理员
负责具体的数据治理操作和维 护，包括数据质量管理、数据 安全管理和数据流程管理等。
数据所有者
负责确定数据的精度、可靠性 、安全性等方面的要求，并确 保数据的合规性和准确性。
总结词
医疗行业的数据治理面临诸多挑战，如数据量大、数 据类型多样、数据质量不高等问题。
详细描述
医疗行业的数据治理挑战主要来自于医疗数据的复杂性 和多样性，包括医疗影像数据、电子病历数据、实验室 数据等多个来源的数据。同时，医疗数据的隐私和安全 问题也是医疗行业数据治理的重要挑战之一。为了解决 这些问题，医疗行业的数据治理需要建立完善的数据管 理制度和规范，加强数据的质量控制和安全管理，并采 用先进的数据治理技术和工具，如数据仓库、数据挖掘 和大数据分析等技术来提高数据治理的效率和效果。
案例三
总结词
互联网行业的数据治理策略和效果评估是数据治理领域中一个新兴的案例，它涉及到数 据的采集、存储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
详细描述
互联网行业的数据治理策略和效果评估主要关注数据的实时性、动态性和可扩展性等方 面的管理。同时，互联网行业的数据治理还需要关注数据的隐私和安全问题，确保数据 的合规性和安全性。为了评估数据治理的效果，可以采用各种指标和度量方法，如数据
详细描述
金融行业的数据治理实践主要涉及到数据的 准确性、完整性、一致性和安全性等方面的 管理。通过对数据的统一管理和控制，可以 提高数据的可信度和质量，降低数据风险和 成本。同时，金融行业的数据治理实践还涉 及到数据流程的管理，包括数据的采集、存 储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
数据资产管理PPT学习课件
数据生命周期管理 应用生命周期管理 进程启停 临时任务管理
4
质量管理
数据质量采集 数据稽核评估 问题管理 质量报告
13
关键特性介绍：完善的数据治理与管控（1/5）
1 建立标准体系
数据标准是数据资产管理的基础， 需要对管理对象，管理要求、管理手段、 管理流程等进行规范，从而成为海尔相关 系统和部门统一遵循的标准。
挑战3
8
不仅是技术工具，也是重要的运营管理手段！
良好界面体验
支持第三方应用集成
使能数据开放
全Web界面的在线操作 提供了丰富的可视化组件，能 够很好地帮助信息展现、问题 定位和决策支持
完善规范标准
凝聚了10年以上电信级数据管 理规范和实践经验，形成了一 整套管理办法和信息体系
一站式管理：
• 面向业务人员提供快速取数、 自助分析、门户定制等功能；
运行监控 告警管理 数据评估 数据优化 存储优化 下线管理
数据资产质量
质量规则管理 质量规则检查 质量问题管理
数据资产运营
多租户接入管理 BI应用商店
数据开放平台 数据分发中心
数据资产安全
安全策略管理 安全漏洞检查 权限申请分配 安全审计
元数据管理
元数据采集 元数据分类 元数据稽核 数据关系分析 字段关系分析 元数据服务
• 面向技术人员提供可视化运 维、自动化处理等工具；
• 面向管理人员提供各种评估 告警以及决策支持手段；
支持多租户管理、数据开放平 台、数据合作加工模式等数据 交互模式，并能够很好地保证 数据使用过程中的隐私安全；
智能化过程控制
能够根据数据资产实际使用过 程进行智能化分析，并动态调 整管理过程中的规则参数；
数据处理类 | 数据交换类 | 文件操作类 | 数据查询类 | 数据安全类 | 数据检查类
4
质量管理
数据质量采集 数据稽核评估 问题管理 质量报告
13
关键特性介绍：完善的数据治理与管控（1/5）
1 建立标准体系
数据标准是数据资产管理的基础， 需要对管理对象，管理要求、管理手段、 管理流程等进行规范，从而成为海尔相关 系统和部门统一遵循的标准。
挑战3
8
不仅是技术工具，也是重要的运营管理手段！
良好界面体验
支持第三方应用集成
使能数据开放
全Web界面的在线操作 提供了丰富的可视化组件，能 够很好地帮助信息展现、问题 定位和决策支持
完善规范标准
凝聚了10年以上电信级数据管 理规范和实践经验，形成了一 整套管理办法和信息体系
一站式管理：
• 面向业务人员提供快速取数、 自助分析、门户定制等功能；
运行监控 告警管理 数据评估 数据优化 存储优化 下线管理
数据资产质量
质量规则管理 质量规则检查 质量问题管理
数据资产运营
多租户接入管理 BI应用商店
数据开放平台 数据分发中心
数据资产安全
安全策略管理 安全漏洞检查 权限申请分配 安全审计
元数据管理
元数据采集 元数据分类 元数据稽核 数据关系分析 字段关系分析 元数据服务
• 面向技术人员提供可视化运 维、自动化处理等工具；
• 面向管理人员提供各种评估 告警以及决策支持手段；
支持多租户管理、数据开放平 台、数据合作加工模式等数据 交互模式，并能够很好地保证 数据使用过程中的隐私安全；
智能化过程控制
能够根据数据资产实际使用过 程进行智能化分析，并动态调 整管理过程中的规则参数；
数据处理类 | 数据交换类 | 文件操作类 | 数据查询类 | 数据安全类 | 数据检查类
大数据时代的数据治理ppt课件
数据服务标准应用方式； 数据通道提供平台支撑。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检 查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
亿信华辰-睿治普元-数据众包平台化、可视化、智能化
睿治是一款覆盖数据全生命周期的数据治理 平台，它通过对数据从创建到消亡全过程的 监控和治理，实现数据的统一管理，保证了 业务数据在采集、集中、转换、存储、应用 整个过程中的完整性、准确性、一致性和时 效性。
全配置、自部署、零干预；动态缺失数据探 查 多维接入，自动化血缘与影响力分析
数据团队
一站式的数据众包服务，可根据特定领域、 特定场景的客户需求，提供定制化的数据获 取与加工方案的设计与执行服务， 为客户交 付标准化结构化的可用数据，数据类型涵盖 文本、图像、音频、视频、网页等。
11
据全貌和数据关系 • 通过H5等流行的展现技术实现各浏览器的兼
容 • 支持界面的移植
关注用户诉求、结合使用场景
• 对业务人员：通过元数据管理的业务需求管理，能更 容易地和技术人员沟通，便于需求的技术落地
• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、 提升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作 难度和出错几率
时间
数据不可知
数据不可控
数据不可取
数据不可联
用大数据治理连接大数据与业务创新
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
数据资产的自动 化采集、存储
解决各类元数据的采集；实现统一稳定的元数据存储；完成关系的获取和建立
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维 护等工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简 化运维工作。
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检 查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
亿信华辰-睿治普元-数据众包平台化、可视化、智能化
睿治是一款覆盖数据全生命周期的数据治理 平台，它通过对数据从创建到消亡全过程的 监控和治理，实现数据的统一管理，保证了 业务数据在采集、集中、转换、存储、应用 整个过程中的完整性、准确性、一致性和时 效性。
全配置、自部署、零干预；动态缺失数据探 查 多维接入，自动化血缘与影响力分析
数据团队
一站式的数据众包服务，可根据特定领域、 特定场景的客户需求，提供定制化的数据获 取与加工方案的设计与执行服务， 为客户交 付标准化结构化的可用数据，数据类型涵盖 文本、图像、音频、视频、网页等。
11
据全貌和数据关系 • 通过H5等流行的展现技术实现各浏览器的兼
容 • 支持界面的移植
关注用户诉求、结合使用场景
• 对业务人员：通过元数据管理的业务需求管理，能更 容易地和技术人员沟通，便于需求的技术落地
• 对开发人员：通过元数据管理能管控系统的开发上线、 提升开发规范性，自动生成上线脚本，降低开发工作 难度和出错几率
时间
数据不可知
数据不可控
数据不可取
数据不可联
用大数据治理连接大数据与业务创新
0 1
摸家底
全面梳理企业信息 自动构建数据资产库
0 2
建体系
建立数据标准 提升数据质量
0 3
促应用
形成企业知识图谱 为全企业提供数据价值
数据资产的自动 化采集、存储
解决各类元数据的采集；实现统一稳定的元数据存储；完成关系的获取和建立
• 对运维人员：通过元数据管理能让日常巡检、版本维 护等工作变得简单可控，辅助日常问题分析查找，简 化运维工作。
数据治理与数据质量管理构建可信的数据资产培训课件
数据治理与数据质量管 理构建可信的数据资产 培训课件
汇报人： 2024-01-01
目 录
• 数据治理概述 • 数据质量管理基础 • 数据治理与数据质量管理的关系 • 构建可信的数据资产 • 数据治理与数据质量管理的实施策略 • 数据治理与数据质量管理的挑战与对策 • 总结与展望
数据治理概述
01
数据治理的定义与意义
数据不一致
不同系统或部门之间的数据存在差异 ，导致决策混乱。
数据质量问题的类型与影响
降低决策准确性
错误的数据可能导致错ห้องสมุดไป่ตู้ 的决策，给企业带来损失 。
增加处理成本
处理低质量的数据需要投 入更多的人力和时间成本 。
影响企业声誉
错误的数据可能导致企业 对外发布不准确的信息， 损害企业形象。
数据质量管理的目标与原则
通过数据治理和数据质量管理的共同努力，可以构建出可 信的数据资产，为组织的决策和运营提供可靠的数据支持 。
构建可信的数据资
04
产
可信数据资产的定义与特点
定义
可信数据资产是指经过严格质量管理和治 理，具备准确性、完整性、一致性、可靠 性、安全性等特征的数据资源。
有价值
数据具备实际应用价值，能够为企业决策 、业务创新等提供支持。
可信数据资产的价值与应用
提高决策效率
准确的数据能够为企业决策提供有力支持，提高决策效 率。
降低风险
通过对数据的分析和预测，能够及时发现潜在风险并采 取措施进行规避。
可信数据资产的价值与应用
• 促进业务创新：通过对数据的挖掘和分析，能够发现新的 商业机会和业务模式，推动企业创新发展。
可信数据资产的价值与应用
人工智能与机器学习
汇报人： 2024-01-01
目 录
• 数据治理概述 • 数据质量管理基础 • 数据治理与数据质量管理的关系 • 构建可信的数据资产 • 数据治理与数据质量管理的实施策略 • 数据治理与数据质量管理的挑战与对策 • 总结与展望
数据治理概述
01
数据治理的定义与意义
数据不一致
不同系统或部门之间的数据存在差异 ，导致决策混乱。
数据质量问题的类型与影响
降低决策准确性
错误的数据可能导致错ห้องสมุดไป่ตู้ 的决策，给企业带来损失 。
增加处理成本
处理低质量的数据需要投 入更多的人力和时间成本 。
影响企业声誉
错误的数据可能导致企业 对外发布不准确的信息， 损害企业形象。
数据质量管理的目标与原则
通过数据治理和数据质量管理的共同努力，可以构建出可 信的数据资产，为组织的决策和运营提供可靠的数据支持 。
构建可信的数据资
04
产
可信数据资产的定义与特点
定义
可信数据资产是指经过严格质量管理和治 理，具备准确性、完整性、一致性、可靠 性、安全性等特征的数据资源。
有价值
数据具备实际应用价值，能够为企业决策 、业务创新等提供支持。
可信数据资产的价值与应用
提高决策效率
准确的数据能够为企业决策提供有力支持，提高决策效 率。
降低风险
通过对数据的分析和预测，能够及时发现潜在风险并采 取措施进行规避。
可信数据资产的价值与应用
• 促进业务创新：通过对数据的挖掘和分析，能够发现新的 商业机会和业务模式，推动企业创新发展。
可信数据资产的价值与应用
人工智能与机器学习
数据治理课件
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数据治理课件
目 录
• 数据治理概述 • 数据治理的流程 • 数据治理的实践 • 数据治理的挑战与解决方案 • 案例研究
01
数据治理概述
数据治理的定义
总结词
数据治理是对数据资产的管理和监督过程，确保数据质量、安全性、可靠性和一致性。
详细描述
数据治理是一个系统化的管理过程，涵盖了组织对数据的获取、存储、处理、使用和删 除等环节。它不仅关注技术方面，还涉及到组织架构、政策、流程和人员等多个方面。 数据治理的目标是确保数据质量、安全性、可靠性和一致性，从而支持组织的战略目标
政府机构的数据治理实践
总结词
政府机构的数据治理实践是数据治理领 域中较为重要和有代表性的案例之一。
VS
详细描述
政府机构的数据治理实践通常涉及公民信 息、行政记录、统计数据等多个方面。政 府机构需要确保数据的准确性、可靠性和 一致性，以满足公民的知情权和监督权。 通过建立完善的数据治理体系，政府机构 能够提高行政效率和公共服务水平，增强 政府公信力和透明度。
02
数据治理的流程
数据质量管理
01
02
03
数据质量评估
评估数据的准确性、完整 性、一致性和及时性，确 保数据满足业务需求。
数据清洗与校验
清洗重复、错误或不完整 的数据，通过校验规则验 证数据的合规性。
数据标准与规范
制定数据标准与规范，确 保数据的统一性和规范性 。
数据安全与隐私保护
数据访问控制
数据孤岛可能导致数据重复、不一致和冗余，增加数据管理和维护的成 本。同时，它也限制了企业从数据中获取洞察和价值的能力。
解决方案： 实施数据集成策略，建立统一的数据仓库或数据湖，将分散 的数据整合到一个集中式的数据管理平台中，促进数据的共享和利用。
数据资产管理常态化数据治理实施精品PPT课件
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里成长
理、应用一体化 2）实现 数据-功能-业务 深度融合 3）确保数据资产活性，数据资产价值最大化
二、数据资产管理方法论
6. 企业级一体化应用平台（SAAS）
Portal
Web
Mobile
Widget
DataServic
Vertical/In dustry Solution
物探管理 测井管理
Analytic Capability
数据资产治理是企业治理结构的 一部分，以建立数据治理的机构 ，履行数据治理职能及业务规范 为目标。
数据资产管理 常态化
数据治理体系 架构设计
二、数据资产管理方法论
3. 数据资产治理机构
由领导小组、数据资产管理、应用管理和运行环境管理人员组 成的信息化管理队伍。
• 制定信息化战略. • 制定信息化顶层设计 • 项目/课题策划
云化大数据平台
大数据存储
三、数据资产管理能力建设
1. 数据资产管理关键能力
数据标准
顶层设计
数据规划
数据平台
集成平台
数据模型
数据资产化是一场信息技术管理和应用的革命。 ——高复先
三、数据资产管理能力建设
2. 顶层设计能力
通过数据资产化顶层设计，研究和建立科学、规范、简 明、适用的数据资产建设和管理的长效机制和企业文化，全 面实现三个转变： 数据管理：由混乱无序的信息孤岛向完整规范的企业大数
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二、数据资产管理方法论
5. 大数据中心建设——三类数据服务
Sharing Data as a SeSrvteicpe3
Data Warehouse as aSSteerpvi2ce
•面向专业软件、成熟遗留系统及对 外数据资产交易等
Operating Data as a Service
•面向科学综合研究和经营决策分析 等大数据分析应用
数据资产治理是企业治理结构的 一部分，以建立数据治理的机构 ，履行数据治理职能及业务规范 为目标。
数据资产管理 常态化
数据治理体系 架构设计
二、数据资产管理方法论
3. 数据资产治理机构
由领导小组、数据资产管理、应用管理和运行环境管理人员组 成的信息化管理队伍。
信息化领导小组
• 制定信息化战略. • 制定信息化顶层设计 • 项目/课题策划
✓ 大数据中心+ 一体化应用
✓ 数据资产纳入 绩效考核体系
状现理管产资据数
一、数据资产化
4. 传统企业数据资产管理的现状
数据中心建设以 基础运行环境和 数据运行环境集 中管理为主
应用系统以 局部需求为 驱动、应用 系统积累严重
数据危机！
L
一、数据资产化
5. 数据危机的本质及解决方案
本质： 1）网络与计算机应用技术发展 2）与同时期竞争对手差距拉大，影响了竞争力 3）数据资产处于失控状态或低级管理水平
运行环境维护团队
• 网络环境维护 • 操作系统 • 中间件/应用服务器 • 存储系统 • 安全保密
数据资产治理机构
• 应用平台完善 • 应用平台发布 • 平台运行监控 • 平台使用审批
应用平台管控团队
数据资产管理团队
• 企业信息模型维护 • 数据模型管理 • 数据标准管理 • 数据备份 • 数据资源评估
• 支持企业业务、管理职能，包括数 据采集、传输、处理与应用，包括实 时数据、视频等非结构化数据。
二、数据资产管理方法论
5. 大数据中心建设——三大工程
为企业提供一体化大数据中学，帮助企业将数据进行清洗、校验和梳理，为 企业提供适合的数据存储和数据库解决方案，以及提供数据访问接口和数据 安全管理等，为企业的分析型应用提供支撑
5. 大数据中心建设——数据环境架构
二、数据资产管理方法论
6. 企业级一体化应用平台（SAAS）
特点： 1）包括数据源、数据集成、大数据平台、分析服务、逻辑 子系统和门户层（企业私有云应用基础平台） 2）基于统一组件/服务技术规范，实现插拔式集成 3）集成业务、管理、决策以及移动端应用
解决方案 1）建立数据治理体系 2）开发数据资产（规划、大数据中心、一体化平台） 3）维护、运营数据资产
L
二、数据资产管理方法论
1. 数据资产管理架构
数据质量
数据安全
一体化平台
数据服务
数据资产
数据运营 数据治理
大数据中心
数据规划
二、数据资产管理方法论
2. 数据资产治理
1.数据资产管理战略 2.现状及问题 3.数据资产治理目标 4.主要任务 5.实施方案及投资概算 6.风险与效益分析
初级阶段
✓ 无数据资产的 概念
✓ 数据资产缺乏 治理机制
✓ 存在信息孤岛 ✓ 数据满足局部
业务需求 ✓ 数据可用性差
中级阶段
✓ 初步形成数据 资产管理职能
✓ 制定了数据资 产管理规划
✓ 形成企业数据 管理标准体系
✓ 建成企业数据 资源管理中心
高级阶段
✓ 数据资产管理 成为企业文化
✓ 数据、应用系 统和业务深度 融合
数据资产管理平台实施方案
二、数据资产管理方法论
4. 数据规划——数据分析
业务 分析
业务过程1 业务过程2 业务过程3
一组业务活动 二组业务活动 三组业务活动
数据 分析
数据规范1 基础属性1，组成 1 数据规范2 基础属性2，组成 2 数据规范3 基础属性3，组成 3
二、数据资产管理方法论
4. 数据规划——主题数据库数据模型
基础设施
以服务的方式提供企业 分析型系统构建所需的 硬件，包括服务器、存
储、网络设备等
数据环境建设
根据企业的数据类型和 应用方向选择合适的数 据存储解决方案，包括
数据库等
数据服务
同时提供数据仓库实施 服务，解决中小企业缺 乏数据仓库领域的专门 人才及维护这样一个团
队的高成本问题
二、数据资产管理方法论
特征一——预期会给企业带来经济利益 特征二——应为企业拥有或者控制的数据资源 特征三——是由企业过去的经营活动形成的 特征四——可以用货币来衡量 特征五——与业务融合，具有良好活性
一、数据资产化
2. 企业数据资产
非结构化
• 电子文档 • 数据体 • 视频数据 • 音频 • 图片 • 网页等
结构化
• 机构、人员、客 户、编码等主数据 • 财务、生产、物 料、库存、销售等 业务主题数据库 • 数据仓库，汇总 表、事实表、维表、 报表
半结构化
• 非结构化资料结 构化管理 • 结构化数据混合 数据体，如设计方 案中包含图片等 • 关联变化较多的 结构化数据（XML 描述）
一、数据资产化
3. 数据资产管理的发展三阶段
虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。 ——维克托.迈尔.舍恩伯格
数据资产管理方法论框架 及能力建设
中国系统工程学会信息工程分会 DAMA.中国 2015.07
一、数据资产化
1. 数据资产的特征
数据资产是指由企业过去业务、管理或其它经营活动中形 成的，由企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益 的数据资源。
二、数据资产管理方法论
4. 数. 数据规划——数据/功能/用户视图
二、数据资产管理方法论
5. 大数据中心建设(DAAS)
大数据中心主要通过集成企业内部生产经营数据和外部数据，包括业务型大 数据（Big Transaction Data）和交互型大数据（Big Interaction Data），通 过多种云计算的技术将之集成和处理，向企业内部和外部企业客户提供有极 大商业价值的信息支撑和智能分析的数据资产管控平台。
二、数据资产管理方法论
4. 数据规划
• 关键技术
全域业务分析、完整信息采集、企业数据模型、三大实施方案
业务模型 业务数据规范 数据流分析
系统模型 数据模型 数据标准
基础设施方案 大数据中心方案 应用平台方案
企业数据资产管理 的关键阶段，是战 略与战役之间的战 术阶段。
业务梳理及数据 分析
企业数据模型