数据治理

数据安全治理与传统理念的联系和区别

数据安全治理并非单一产品或平台的构建,而是覆盖数据全部使用场景的数据安全治理 体系建设。因此,需要按步骤、分阶段的逐渐完成。数据安全治理并不是一个项目,而更像 是一项工程。为了有效实践数据安全治理,形成数据安全的闭环,我们需要一个系统化的过程完成数据安全治理的建设。

数据治理:深挖“源头”,构建清晰有序的信息世界

在数字化浪潮中,数据已成为新的资源和财富。然而,随着数据的爆炸式增长,数据治理成为了一项迫切的任务。那么,数据治理的“源头”究竟在哪里?我们又该如何从“源头”开始构建高效、清晰的数据治理体系呢?

数据治理:先建后治,还是先治后建?

随着数字化进程的加速,数据治理成为组织不可或缺的一部分。然而,在推进数据治理的过程中,许多组织都面临着一个根本性的问题:是先建立数据治理框架再进行治疗,还是先进行数据治理再逐步构建框架?这个问题不仅关乎到数据治理的效率和效果,还直接关系到组织的长期竞争力。

数据治理:破局之路,探索打通堵点的实践策略

在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为推动社会进步、企业发展的重要资源。然而,在数据资源日益丰富的背后,数据治理的问题也日益凸显。如何攻坚克难,打通数据治理中的堵点,成为摆在我们面前的重要课题。

数据治理听着很高大上,实际上就那么回事儿

大数据时代的到来,让政府和企业看到了数据资产的巨大价值,一边忙着出台激励政策,一边忙着探索应用场景、商业模式,建设技术平台。而在建设大数据版图的同时,数据治理是无论如何都不能忽视的一环。如果没有数据治理,数据质量就没有保证,大数据的挖掘和应用就更无从谈起了。数据治理看上去很高大上,其实就那么回事,我们没必要把数据治理想得那么复杂那么难。做好数据治理其实只需要做到两点:承上和启下。

大数据治理入门系列:数据质量

无论您是数据领域的专业人员,还是其他领域的非专业人士,也许都曾遇到过数据不完整、数据过时、数据不一致、数据不准确等问题。这些低质量的数据不仅没能解决最初的疑问,甚至还可能衍生出了其他问题。质量低劣的数据会影响数据分析结果,误导业务决策,造成经济或其他方面的损失,损害使用者的信心。因此,为了避免这类问题,组织机构有必要把控数据质量。数据质量也是数据治理的重要一环。