一、国内能做数据治理的公司?
亿信华辰,华为、普元、石竹、IBM、SAS、中翰软件、石化盈科 其中亿信华辰基于13年的数据治理经验,已形成一整套数据治理解决方案,通过元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块的任意组合,满足所有客户的数据治理需求,实现数据价值的最大释放。
目前已广泛应用于财政、税务、卫健委、农业、食品安全、安监、法检及政法、金融、企业等,为客户提供信息化顶层设计与规划咨询、应用软件开发、系统集成、运维和运营等全方位的专业服务。
二、数据治理的三大抓手?
数据治理是一种数据管理的概念。数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具体很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理的三大抓手是:确保数据准确、适度分享和保护。
三、数据治理十大工具?
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法。
四、数据治理的九大要素?
以下是我的回答,数据治理的九大要素包括:定义数据:明确数据的含义、来源、用途和所有权,确保数据的准确性和一致性。制定数据标准:建立统一的数据标准,包括数据格式、数据命名规则、数据质量标准等,以确保数据的可读性和可理解性。数据存储管理:选择合适的数据存储方式,包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等,以确保数据的存储和访问效率。数据安全:保护数据的安全性和隐私性,包括数据的加密、访问控制、数据备份等,以确保数据的安全性和可靠性。数据质量:确保数据的准确性和完整性,包括数据的清洗、验证、校验等,以确保数据的可用性和可信度。数据整合:将不同来源的数据整合到一起,形成统一的数据视图,方便数据分析和管理。数据服务:提供数据服务,包括数据查询、数据导出、数据可视化等,以满足业务需求和数据分析需求。数据生命周期管理:管理数据的生命周期,包括数据的创建、使用、归档、销毁等,以确保数据的及时性和有效性。数据治理组织:建立专门的数据治理组织,负责数据的规划、设计、实施和管理,以确保数据的规范化和标准化。以上是数据治理的九大要素,这些要素相互关联、相互影响,共同构成了数据治理的体系。
五、数据治理的八大领域?
八大领域:数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期。
数据治理战略规划包括:
1.数据治理的内容和范围。
2.数据治理的实施路径、方法和策略。
3.数据治理的责任主体、组织机构和岗位分工。
4.数据治理的实施计划表。
5.数据治理的目标。
6.数据治理的应用场景,如支持系统应用集成、支持决策分析。
六、数据治理口号?
1. 安全第一,预防为主。
生命宝贵,安全第一。
2. 安全生产,人人有责。
遵章守纪,保障安全。
3. 安全是幸福的保障,治理隐患保障安全。
4. 安全创造幸福,疏忽带来痛苦。
安全就是效益,安全就是幸福。
5. 安全在你脚下,安全在你手中。
安全伴着幸福,安全创造财富。
6. 安全、舒适、长寿是当代人民的追求。
重视安全、关心安全、为安全献力。
7. 积极行动起来,开展“安全生产周”活动。
深入贯彻“安全第一,预防为主”的方针。
8. 搞好安全生产工作,树立企业安全形象。
改善职工劳动条件,促进安全文明生产。
9. 为了您全家幸福,请注意安全生产。
为了您和他人的幸福,处处时时注意安全。
10. 安全是关系社会安定、经济发展的大事。
强化安全生产管理,保护职工的安全与健康。
11. 反违章、除隐患、保安全、促生产。
创造一个良好的安全生产环境。
12. 君行万里,一路平安。
遵规守纪,防微杜渐。
13. 严格规章制度,确保施工安全。
治理事故隐患,监督危险作业。
14. 提高全民安全意识,养成遵章守纪美德。
宣传安全文化知识,推动安全文明生产。
15. 自觉遵守各项安全生产规章制度是劳动者的义务和职责。
16. 安全生产常抓不懈,抓而不紧,等于不抓。
17. 加强劳动人员保护工作就是保护生产力。
保护职工的安全健康是企业的头等大事。
18. 安全生产“五同时”,各级领导要落实。
全国人民奔小康,安全文明第一桩。
19. 安全与减灾关系到全民的幸福和安宁。
提高全民安全素质必须从娃娃抓起。
七、数据治理流程?
1. 制定数据治理策略和规范:确定组织的数据治理目标,制定数据使用和保护的规范。
2. 确定数据所有权和责任:明确数据的所有权和责任,制定数据访问和共享政策。
3. 确认数据质量:评估数据的质量和完整性,制定数据质量管理计划。
4. 管理数据存储和备份:确定数据存储和备份策略,确保数据的可靠性和安全性。
5. 确定数据访问和共享规则:制定数据访问和共享规则,确保数据的安全性和隐私保护。
6. 监控和审计数据使用:监控数据使用情况,确保数据使用符合规范和政策,制定数据审计计划。
7. 更新数据治理策略和规范:根据实际情况,定期更新数据治理策略和规范,确保数据治理的有效性和适应性。
8. 培训和沟通:为组织成员提供数据治理培训,保证组织成员理解数据治理的重要性和实施方法。
八、怎么查上市公司治理结构数据?
打开大盘,点最上边资讯栏就能看到治理结构,再点开就行了
九、数据治理与数据清洗区别?
大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据缺失等问题,就需要对非标数据进行处理,涉及到数据治理与数据清洗,常常把数据治理和数据清洗搞混,可从以下方面进行区分:
一、概念不同
数据治理主要是宏观上对数据管理,由国家或行业制定制度,更具有稳定性。数据清洗是数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗,规则由自己设定,数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程
二、处理方式
数据治理由各种行业制度,
三、角色方面
数据治理属于顶层设定、具有权威性,数据清洗由需要部门提出的,随意性比较强。
十、数据治理价值意义?
数据治理价值的意义:
1、降低业务运营成本
有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。
一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化,减少过程中的人工成本;标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅,降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。
2、提升业务处理效率
有效的数据治理可以提高企业的运营效率。
高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据,然后即可展开自己的工作,而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等,从而有效提高工作效率。
3、改善数据质量
有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的,数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。
高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量,提高数据分析的可信度,改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。
4、控制数据风险
有效的数据治理有利于建立基于知识图谱的数据分析服务,帮助企业实现供应链、投融资的风险控制。
良好的数据可以帮助企业更好地管理公共领域的风险,如食品的来源风险、食品成分、制作方式等。
企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。
5、增强数据安全
有效的数据治理可以更好地保证数据的安全防护、敏感数据保护和数据的合规使用。
通过数据梳理识别敏感数据,再通过实施相应的数据安全处理技术,例如数据加密/解密、数据脱敏/脱密、数据安全传输、数据访问控制、数据分级授权等手段,实现数据的安全防护和使用合规。
6、赋能管理决策
有效的数据治理有利于提升数据分析和预测的准确性,从而改善决策水平。
良好的决策是基于经验和事实的,不可靠的数据就意味着不可靠的决策。
通过数据治理对企业数据收集、融合、清洗、处理等过程进行管理和控制,持续输出高质量数据,从而制定出更好的决策和提供一流的客户体验,所有这些都将有助于企业的业务发展和管理创新。