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数据治理包括哪些内容
王开
2024-05-07
【问答】
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摘要标题:数据治理考研,了解这些知识点,有助于提高考试成绩数据治理是当前企业数据管理中的重点和难点问题,也是数据管理领域的热点话题。因此,考研中也会涉及到数据治理的相关知识点。以下是针对数据治理考研应该了
数据治理考研,了解这些知识点,有助于提高考试成绩
数据治理是当前企业数据管理中的重点和难点问题,也是数据管理领域的热点话题。因此,考研中也会涉及到数据治理的相关知识点。以下是针对数据治理考研应该了解的知识点,希望对考生有所帮助。
一、什么是数据治理?
数据治理是一种企业数据管理的框架和方法论,旨在通过规范和管理数据资产以支持业务需求,确保数据的精确性、一致性、完整性和可信度等方面的要求。数据治理的目标是创建一个可信赖的数据环境,支持企业的发展和决策制定。
二、数据治理的核心要素
数据治理的核心要素是数据架构、数据管理、数据规范和数据控制。其中,数据架构包含数据资源、数据架构、数据集成、元数据和数据质量等方面的要素;数据管理包含数据需求、数据访问、数据存储和数据分类等方面的要素;数据规范包含数据政策、数据质量、数据管理、数据安全和数据合规等方面的要素;数据控制包含数据安全、数据审计、数据监测和数据合规等方面的要素。
三、数据治理的优势
提高数据质量:数据治理可以监控数据质量,并通过数据质量度量来为决策提供数据基础。
提高数据可信度:数据治理确保数据质量和完整性,可以减少企业内对数据的多版本的产生,提高数据的信任度。
改善数据管理和运营:数据治理可以支持全生命周期的数据管理:建模、开发、测试、上线和数据退役。
提高数据治理的可扩展性:数据治理可以在数据治理执行过程中提出需求变更,从而保证了其可扩展性。
四、数据治理的实践
数据治理的实践可以分为以下四个步骤:

制定数据政策和方针:制定数据政策和方针,包括数据质量、数据标准和数据架构等方面的内容。
描述数据和元数据:元数据是描述数据属性、关系、限制和规则等信息的数据。元数据被视为将数据视图映射到物理架构的关键。
定义数据质量标准与指标:为了确保数据质量,需要明确数据质量管理的指标和标准。
监控数据的使用和质量:监控数据的使用和质量,识别可能存在问题的数据,并以最合适的方式加以处理。
五、数据治理的考试重点
数据治理的考试重点包括数据标准、元数据、数据治理策略、数据质量管理和风险管理等。在实践数据治理方面也需要掌握相关的工具和技术,如数据的建模、元数据的建立、数据资产的管理与控制、数据安全的防护等等,对其进行深入的研究和掌握,将对考生的考试成绩提高有很大的帮助。
结语
数据治理需求的日益增长,对数据治理人员的水平也提出了更高要求。考生在备考过程中,需要全面了解数据治理的基本概念、实
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