提升数据质量:企业数据治理解决方案
"该文档详细介绍了数据安全治理解决方案,旨在提升数据质量,保证数据安全,实现数据共享,并通过数据治理框架(DMM)构建全面的数据管理体系。项目专注于公司营销域的相关数据,包括不同系统的客户域与营业域信息,并涵盖了数据字典、数据质量评价、数据资产目录和数据存储周期管理等多个方面。数据治理的意义在于将其视为组织资产,通过全生命周期管理,提升组织的信息化水平。DMM框架包括组织结构、管理制度、操作规范和技术应用等多个层面,涉及数据战略、数据治理、数据质量、数据运营、平台和架构等核心领域以及支撑流程。" 数据安全治理是确保企业数据质量和安全的重要举措,它不仅关乎数据的准确性、完整性,也涉及到数据的保密性、完整性和可用性。在本项目中,数据治理被视作提升公司信息化水平的基础,其主要目标是优化营销域的客户域与营业域数据。项目工作涵盖了制定营销数据字典标准,评估数据质量,建立数据质量管理方法,编制数据资产目录,以及提出数据存储周期建议,这些都是为了提高数据治理的效率和效果。 数据治理体系是一个全面的管理框架,它涉及组织架构、管理制度、操作规范、IT技术应用以及绩效考核等多个方面,目的是对数据模型、数据架构、数据质量、数据安全和数据生命周期进行系统性的管理和改进。通过DMM(Data Management Maturity Model)框架,可以有条不紊地推进数据管理工作,该框架由五个核心域和二十个数据管理过程域组成,明确了数据战略、数据治理、数据质量、数据运营和平台架构之间的相互关系。 五个核心域包括数据战略、数据治理、数据质量、数据运营和平台与架构,它们分别关注数据的战略规划、治理机制、质量控制、运营需求和架构设计。此外,还有五个支撑流程,如度量分析、流程管理、过程质量保证、风险管理以及配置管理,这些流程为整个数据治理过程提供支持,确保数据管理的成熟度和效能。 数据安全治理解决方案是通过制定策略、规范和流程,确保数据的高效利用和安全保护,从而推动企业的信息化发展和业务提升。通过实施这样的解决方案,企业可以更好地管理和利用其数据资产,提高决策质量,降低业务风险,并为数字化转型打下坚实基础。
剩余63页未读,继续阅读
- 粉丝: 12
- 资源: 56
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- JDK 17 Linux版本压缩包解压与安装指南
- C++/Qt飞行模拟器教员控制台系统源码发布
- TensorFlow深度学习实践:CNN在MNIST数据集上的应用
- 鸿蒙驱动HCIA资料整理-培训教材与开发者指南
- 凯撒Java版SaaS OA协同办公软件v2.0特性解析
- AutoCAD二次开发中文指南下载 - C#编程深入解析
- C语言冒泡排序算法实现详解
- Pointofix截屏:轻松实现高效截图体验
- Matlab实现SVM数据分类与预测教程
- 基于JSP+SQL的网站流量统计管理系统设计与实现
- C语言实现删除字符中重复项的方法与技巧
- e-sqlcipher.dll动态链接库的作用与应用
- 浙江工业大学自考网站开发与继续教育官网模板设计
- STM32 103C8T6 OLED 显示程序实现指南
- 高效压缩技术:删除重复字符压缩包
- JSP+SQL智能交通管理系统:违章处理与交通效率提升