2018年数据质量与元数据管理如何推动企业数据治理落地.pdf

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1、CONTENT 01企业数据治理的现状与问题02华矩科技数据治理平台构想0304华矩数据治理应用场景04关于华矩华矩数据治理核心技术企业拥有的巨量数据都是一个沉睡的金矿数据的价值则如冰山，您所知道的只是显露的一角大数据的冰山与金山数据变资产的过程交易运营数据客户数据地址数据用户画像场景分析精准数据关联数据人工智能 凭证 追索 决策 流量经济 粉丝经济 点击收费 精准营销 跨界销售 按效果付费 反哺产品设计 事实 完整 正确 内部数据 海量存储 海量处理 流量导流 数据颗粒度分解 数据结构化处理 内部数据 数据分析 数据质量 快精准 企业间数据 预测 算法 大数据处理能力 内部与外部数据数据1.

2、0数据2.0数据3.0对的数据不代表真相错的数据一定不能反映真相大数据时代，正确的，高质量的数据能让你无限接近真相数据与真相的关系大环境对数据治理提出了更高的要求中国银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）欧盟通用数据保护条例(GDPR)美国2018年加州消费者隐私法案(CCPA)联邦2018年7月18日联邦贸易委员会(FTC)发布了在众议院能源和贸易小组委员会的作证文本。根据证词，消费者隐私和数据安全将继续成为FTC的执法优先事项。目前数据应用项目非常多，但真正取得预期效果的项目少之又少，而且开发过程困难重重，其中的一个重要原因就是数据质量问题导致许多预期需求无法实现。如果没有数据治理，再多

3、的业务和技术投入都是徒劳的，因为很经典的一句话：Garbage in Garbage out。数据治理是保证数据质量的必需手段，从全球范围来看，加强数据治理提升数据质量已成为企业提升管理能力的重要任务。全球的大数据发展都对数据治理提出了更高的要求数据治理成企业当前大数据发展的核心策略“数据治理正迅速发展成一种企业核心策略！”如今，企业对于全面数据治理的需求从未如此强烈。监管机构希望企业能更加清晰地了解数据，对它进行有效的管控；企业管理层希望理清数据资产，降低数据应用的复杂性，对企业进行更高效的管理；企业每名员工都认识到数据的重要性，更多地采用数据驱动的方式来开展工作。传统数据治理的弊端管理范围

4、窄业务难结合缺乏应用场景技术不完善 只关注数据本身“传统的数据治理的主要问题是关注于数据本身，而没有首先关注业务价值，数据只有创造业务价值对于企业而言才有意义。”数据架构师业务分析师IT经理数据管家项目执行者“业务部门常常抱怨我们的信息架构不能满足业务需求。”“我们常常需要花费数十天来寻找所需的数据。”“我们规定的数据规则常常跟业务部门理解的不一致，”“因为缺乏有效沟通，项目常常超出预算。”“是否存在数据风险？我能否审计信息来源？”企业各部门面临困境技术维度数据工具链复杂数据质量难提升敏感数据易泄露业务维度数据难使用数据难查找数据难共享管理维度 缺乏服务化 未整合数据需求 缺乏合理解决方案当下

5、企业的数据治理普遍难以满足数字化时代要求Metadata management 元数据管理Master data management 主数据管理Data quality 数据质量Data profiling 数据剖析Data analysis 数据分析Data integration 数据集成Data glossary 数据术语Database management system 数据库管理系统Reporting 数据报告可视化Other 其他72%62%58%55%41%39%38%23%20%3%注：权威数据管理研究机构TDWI对数百家国际企业的调研结果。红色标注部分是华矩数据治理解决方

6、案所覆盖的范围数据治理关键技术重要性华矩科技数据治理平台通过建立企业级的数据治理体系，将分散、多样化的数据规则化、标准化，通过元数据管理、数据质量探查、清洗到数据集成及监控等手段进行数据管控，形成完善的数据治理体系，持续运行，提升、挖掘数据的应用价值。华矩数据治理平台数据治理引擎数据剖析数据业务规则库数据质量诊断数据优化数据质量监管E元数据管理元数据管理数据存储数据存储A数据数据ETLB数据标签交换与共享L数据可视化分析KIECD数据质量管理数据质量管理FH数据集成数据集成J华矩数据治理技术服务可见的数据问题可疑的数据问题易受控制的风险易处理的业务规则清晰的期望值业务用户参与程度高不易受控制的