数据治理8种方法

1、用几种不同的方式衡量您的进度。 您可以收集的指标越多越好。数据治理的一些关键指标可能是您要保存多少陈旧数据，已分配数据所有者的文件夹数量以及所创建的敏感数据数量。 尽可能自动化。

2、数据集中存储与管理：为降低数据治理的难度、成本和复杂度，通过建立数据集中管理的制度减少数据复制和分散存储，提高数据的集中度和集成度。

3、提高全面思想认识 毋庸置疑，数据是企业的宝贵资产，各企业已经意识到数据质量的重要性，但是并没有将数据治理提到战略高度，信息化建设的重点仍然是应用系统建设和运维。

4、数据治理成熟度结束后形成初步的行动方案，一般包括数据治理战略，数据治理指标，数据治理规则，数据治理权责。

5、常用的8种数据分析方法如下：逻辑树分析方法。通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成容易处理的子问题。应用场景：年度计划，拆解成技能学习、读书、健身、旅行等这些子问题 PEST分析方法—行业分析。

6、能够确保数据被合理合规的使用，也是数据治理重要的一项内容。

什么是数据主数据?主数据包含哪些内容?

主数据强调的是要共享、统一的基础数据。跨越了系统和部门界限，不归属于某一特定的部门，是多个系统之间的共享数据，是各个职能部门在开展业务过程中都需要的数据，是企业的核心数据资产。

要明确主数据管理的数据范围，首先要基于对于主数据的定义与特性进行分析，主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，具有：唯一性、共享性、稳定性、有效性，四大特征，简单的来说就是企业各部门以及各业务系统中常用的数据。

主数据是指用来描述企业核心业务实体的数据，是在整个价值链上被重复、共享应用于多个业务流程的、跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据，是各业务应用和各系统之间进行数据交互的基础。

主数据（Master Data）：通常指企业范围内各应用系统之间共享的数据。主数据是企业管理应用的核心实体数据，这些数据跨越多个产品以及多个领域进行共享应用。一般是企业的内、外部资源信息。

Project constraints in resources and time invariably force a focus down to primary data elements and domains.由于项目受到资源和时间的约束，该分析常常集中于主要的数据元素和域。

主数据管理的数据集成

在MDM系统成为数据仓库的维数据的确定来源后，它使数据仓库能够侧重于卷管理和数据交付的数据管理目标。

数据集成的三种方法目前数据集成的一般方法可以概括为联邦式、中间件式、数据仓库模式等。（1）联邦模式该模式构建的数据集成系统是由自治的多个数据库系统的协作组成，各个数据源之间提供相互访问的接口。

组织机构、人事、岗位主数据管理 落地统标准化的内部组织机构主数据的管理机制，能够帮助国央企及时了解下属分子机构的情况，进行顺畅地管理沟通、业务协作。

延伸：主数据管理解决方案具有以下特性：在企业层面上整合了现有纵向结构中的客户信息以及其他知识和深层次信息。共享所有系统中的数据，使之成为一系列以客户为中心的业务流程和服务。

元数据、主数据。通常，与应用、数据存储以及组织之间传送的数据管理有关的实践活动称为数据集成（DAMA国际2009）。

数据治理十步法

甚至危及人民群众生命财产安全，数据安全保护刻不容缓。此外，范一飞进一步指出数据及数据安全对于金融行业的重要意义，数据已经成为了金融行业发展的新引擎，在使用数据之前要做好数据安全保护。

第十条 相关行业组织按照章程，依法制定数据安全行为规范和团体标准，加强行业自律，指导会员加强数据安全保护，提高数据安全保护水平，促进行业健康发展。

数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。数据治理关注于数据本身的组织，使用和传输、业务支撑等场景下的规范、流程等。