数据治理有哪两种策略?

考虑到数据治理工程的复杂性,根据目的性的不同有两种数据治理策略:拉式策略(PullStrategy)和推式策略(PushStrategy)。

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,根据目的性的不同有两种数据治理策略:

拉式策略(PullStrategy)和推式策略(PushStrategy)。

拉式策略:敏捷治理

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;

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:体系化治理

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;

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包含哪些内容

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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1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料

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3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中

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