数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
考虑到数据治理工程的复杂性，我们提出了两种目的性不同的数据治理策略：拉式策略（Pull Strategy）和推式策略（Push Strategy）。数字化转型网www.szhzxw.cn
拉式策略，面向数据应用，是以提升数据应用过程中的数据准确性为目标的数据治理建设策略。它强调在数据应用的过程中定位和解决问题，以数据应用项目为建设周期。具体而言，拉式策略有三个特点：
1.自上而下：拉式策略通常以指标体系为起点，进行金字塔式自上而下的规划与建设，通过“数据流、业务流、信息流”的过程反向推动数据质量提升；数字化转型网www.szhzxw.cn
2.数据整合：它包括多系统的数据整合、拉通、清洗、处理，以及数据仓库建设和ETL 开发过程；
3.数据应用：拉式策略面向数据应用。根据实际业务情况，主要解决数据指标定义标准不清晰、指标计算口径不统一、指标计算口径版本变更、数据不准确、数据上报与数据审核等数据应用场景出现的问题。
推式策略，面向数据全生命周期的管理与控制，是一种体系化的数据治理建设策略。它强调体系化的计划、监督、预防与执行，包括多年计划的数据策略周期。具体而言，推式策略有三个特点：
1.体系化、系统化：推式策略不针对某个单一的、具体的数据应用场景，而是一个全面体系化的治理过程；
2.全生命周期：它贯穿数据全生命周期的管理，例如数据采集、数据质量、数据应用、数据安全、数据分享等多个环节；数字化转型网www.szhzxw.cn
3.立体策略：推式策略从数据治理策略（目标、范围、方法和组织 ）开始，通过专业的数据治理团队进行数据治理的规划、实施和监督，通过制定数据管理流程规范从源头业务系统的构建到数据的分发、流转，包括数据安全策略与控制，最终贯穿数据资产管理、分析和挖掘的全生命周期过程。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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