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数据治理之数据模型管控方案
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更新于2023-05-30
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我主要想和大家分享一些数据治理的经验和数据模型管控的方法。其实数据治理的难度很大,因为牵扯的东西太多、外围的环境太复杂。尤其是IT系统建设到一定程度的时候,你才开始做数据治理,难度真的会非常大。数据治理的技术问题不大,但是想要落地却不是那么简单。我主要讲解2个方面的内容:第一个是数据治理遇到的困难,通过什么样的方式才能保证数据治理的落地。第二个是数据模型的管控方案。从去年的后半年开始,我们就可以非常明显的感觉到传统行业都开始做数据治理了。最近,我去过至少20家左右的银行,他们无一例外都在做数据治理。他们通常的做法是先找咨询公司做咨询,做完咨询之后开始往下一步走。一般咨询公司都是做两件事。第一个
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数据治理之数据模型管控方案数据治理之数据模型管控方案
我主要想和大家分享一些数据治理的经验和数据模型管控的方法。其实数据治理的难度很大,因为牵扯的东西太多、外围的环
境太复杂。尤其是IT系统建设到一定程度的时候,你才开始做数据治理,难度真的会非常大。数据治理的技术问题不大,但是
想要落地却不是那么简单。我主要讲解2个方面的内容:第一个是数据治理遇到的困难,通过什么样的方式才能保证数据治理
的落地。第二个是数据模型的管控方案。
从去年的后半年开始,我们就可以非常明显的感觉到传统行业都开始做数据治理了。最近,我去过至少20家左右的银行,他
们无一例外都在做数据治理。他们通常的做法是先找咨询公司做咨询,做完咨询之后开始往下一步走。一般咨询公司都是做两
件事。第一个是设计数据主题域,其实就是业务元数据,把企业的数据分成几个大的主题域,并定义每个域里面包含哪些数据
项。第二个是定义数据标准,主要是定义业务用语,包括它的内容、英文含义等等。做得深入的一些企业,数据治理成果在数
据仓库建设过程中可能已经落地,但是效果不是太好。还有一些企业可能有自己的数据部门,比如跨区域性的银行的数据部门
可能有十几个人左右、地区性的银行可能只有四五个人。
IT建设从60年代开始,软硬件技术在发生翻天覆地的变化,但是数据方面的技术和应用却在不断深化,从最早的数据应用、存
储到现在的数据分析、管理、统计、整合、挖掘等。
大家有没有思考过为什么从去年的后半年到今年为止,数据治理会这么火?前两年很多企业都在做大数据应用,但是传统企业
几乎都是很惨烈的失败了,为什么?技术人员说数据质量太差了,然后领导就会问怎么办?那就做数据治理呗。基于这个原
因,今年有很多企业在尝试做数据治理。
现在,数据治理已经是一个普遍的话题了。前两年我还在给大家宣讲什么是数据治理?怎么做数据治理?现在不用讲这个事情
了,我去很多客户发现他们已经在做了。




















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