数据治理框架升级:大数据背景下的人工智能协同治理模型
需积分: 50 9 浏览量
更新于2024-08-06
收藏 521KB PDF 举报
数据治理是现代组织的重要组成部分,它涉及到一个机构如何系统化地管理其数据,视其为战略资产,从而提高数据质量,促进数据共享,并最大化数据价值。本文主要围绕数据治理框架展开讨论,首先概述了数据治理成熟度模型,强调了不同发展阶段的数据治理能力及其带来的价值提升,如DQM和IBM的五个阶段模型,分别从意识、被动反应、主动应对、成熟管理和佳阶段展现了数据治理从初步认识到深入实施的过程。
数据治理成熟度模型通过评估组织在数据治理方面的严谨性、全面性和一致性,帮助机构了解自身在数据治理上的位置,并引导他们采取渐进式迭代的方法改进。这些模型强调了数据治理是一个持续且不断优化的过程,而非一次性活动。例如,IBM的数据治理模型包括初始阶段、基本管理、定义阶段、量化管理和佳阶段,每个阶段都有特定的目标和挑战。
其次,文章讨论了数据治理框架的设计,如Khatri等人基于Weill和Ross框架构建的框架以及IBM的数据治理委员会的四层结构(支撑域、核心域、促成因素和成果)。数据治理框架关注数据管理的各个方面,包括数据质量、安全和隐私,这些元素在整个信息生命周期中相互关联并进行动态管理。
针对大数据背景,文章提到将IBM数据治理框架扩展后,引入了更为全面的大数据治理框架,它涵盖了原则、核心域(如战略、组织等)以及实施与评估等维度,遵循战略一致、风险管理、运营合规和价值创造的原则。其中,大数据HAO治理模型被提出,目标是支持人类智能、人工智能和组织智能的协同工作,通过以公安数据治理为例,展示了该模型的实际应用。
本文深入剖析了数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成等关键技术,并强调了它们在数据治理中的作用。数据规范确保数据的一致性和准确性,数据清洗则用于清除错误和不一致的数据,数据交换和集成则是连接不同数据源,实现数据的整合和共享。
数据治理是一个关键的IT领域,它的发展和实施对于组织的竞争力和业务成功至关重要。通过理解并不断优化数据治理框架,组织可以更好地挖掘数据价值,应对日益增长的数据挑战。未来,随着AI和智能化的发展,数据治理将继续演化,以适应不断变化的技术环境。
2022-03-20 上传
2024-06-22 上传
2024-06-22 上传
2021-02-18 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
幽灵机师
- 粉丝: 34
- 资源: 3922
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器