企业等级: | 普通会员 |
经营模式: | 生产加工 |
所在地区: | 北京 通州区 |
联系卖家: | 辛敏珺 女士 |
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公司官网: | bjpkdl.tz1288.com |
公司地址: | 北京市通州区北皇木厂街1号院1号楼12层1201 |
发布时间:2022-07-04 22:32:00 作者:北京派客动力
数据治理内容
以企业财务管理为例,会计负责管理企业的金融资产,遵守相关制度和规定,同时接受审计员的监督;审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似,其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。
由于切入视角和侧重点不同,业界给出的数据治理定义已经不下几十种,到目前为止还未形成一个统一标准的定义。
ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容
(1)确保信息利益相关者的需要评估,以达成一致的企业目标,这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现;
(2)确保有效助力业务的决策机制和方向;
(3)确保绩效和合规进行监督。
数字化浪潮的重点方向将是相关受益行业
单位是本轮数字化建设的主要需求方。对于众多大中型企业来说,数字化建设早已实施,比如银行、证券、政务、能源、电子、航空等诸多领域,而的数字化建设仍处于政务透明公开、办事效率提升的阶段,仍是业务驱动型的需求占主导,而业务驱动是属于刚需,并且政务内容的需求具有多样性和流程化的特点,决定了的数字化建设是本轮建设的重要领域。
数据治理步骤
共享数据准备阶段
共享数据提供方根据共享业务需求完成共享数据归集、数据分类分级,并对共享数据进行持续性的维护,保证共享数据的准确、完整、可用和真实。
共享数据交换阶段
需对交换服务的资源方和使用方之间提供审核及授权等权限,共享数据交换服务方采用身份鉴别、访问控制、安全传输、过程追溯等技术手段,保证信息共享交换过程中交换实体可信、数据传输安全、交换行为记录可追查。
数据治理敏感数据分布
随着信息化时代的不断推进,企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势,同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企业内部的业务系统和数据仓库中,所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控,给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术,能够对结构化的敏感数据进行识别并发现,而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难,程度较低。
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