数据治理过程
从范围来讲,数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析,从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统(控制理论中趋稳的系统)。从目的来讲,数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管(监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈),而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。
数据治理怎么做
当真正理清了这些关于信息化现状认知,企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做,通常有两种思路:要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理,要么以需求为导向,从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了,老百姓要喝水,是从治理水质,还是在下游建个污水处理厂,每天喝多少就治理多少?中国足球要进世界杯,是从娃娃抓起搞青训,还是规划老外雇佣军?选择哪种思路,高层认知很关键,所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确,但实际情况要糟的多(因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失)。
数据治理数据使用角色
这属于数据安全管理的范畴。保障数据安全,不仅需要技术手段,还需要常态化的管理机制做支撑。其中的就是要梳理数据使用的角色、流程以及场景。数据使用角色通常包括数据管理者、数据所有者、数据生产者、数据使用者等,是数据访问或使用权限,以及数据泄露以后的问责主体;数据使用流程是否健全,是企业数据安全管理成熟度的体现。
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