数据管理的日常操作 成功的数据治理策

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略还需要通过日常运营进行适当的数据管理，例如： 数据处理成公司内部统一格式 数据集中管理和存储 分析数据 为了使这些业务周期顺利运行，通过数据治理正确引导它们非常重要。在其他方面，关键是以 为中心的流程（例如数据收集、清理和分析）与以业务为中心的流程（例如数据标记、整理和管理）紧密结合。 最后，成功的数据治理需要 工程师和在业务中实际使用数据的业务人员之间建立协作系统。这种协作提高了数据质量和处理能力，从而增加了业务价值。 支持数据治理的关键工具 为了有效实施数据治理，有效利用各种工具非常重要。


下面，我们将介绍它的主要工具和功能。 主数据管理 为您的业务处理 马来西亚手机号码数据 的各类主数据提供一致的数据定义，并集成和管理从多个来源获得的数据。它还执行不同数据源之间的主数据同步、变更管理和版本控制。 元数据管理 元数据主要分为三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。元数据管理涉及维护和管理数据，以便准确解释、使用和保护数据。 数据质量控制 质量控制对于提高数据分析的准确性极其重要。为此，我们通过分析、匹配、集成、修改、清理和丰富数据来处理数据。 数据沿袭管理 数据沿袭是对数据获取和修改等过程的跟踪。数据沿袭管理将跟踪信息可视化，并在调查数据问题时提供有用的判断材料。





商业术语表 这是一个创建组织标准术语表的工具，可以帮助用户正确理解数据的含义。促进组织内数据资产的共享使用。该术语表通过数据治理流程进行维护，并执行注册、更新和删除术语等持续维护。 数据目录管理 数据目录是每条数据的概要、位置、用途等信息的集合，用于帮助发现和理解数据。数据目录管理工具维护元数据、业务术语表、属性信息等的可搜索清单。现代数据目录管理工具可以使用机器学习来显着简化数据管理和数据治理任务。 推进数据治理应重点关注的事项 最后，我们将阐述推进数据治理时的注意事项和对策。什