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数据治理标准
数据治理
工作首先要明确数据的什么?
答:
数据治理
工作首先要明确数据的几个关键方面:数据定义和分类:明确数据的定义和分类体系,包括对不同类型的数据(如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据)进行明确定义和分类,以便更好地管理和利用数据。2. 数据所有权和责任:明确数据的所有权和责任归属,确定哪些部门或个人负责收集、维护和管理特定...
什么是
数据治理
,为什么要进行
数据标准化
?
答:
数据治理
分析是将庞大数据量进行过滤整合,让用户可以跟进数据实时情况,方便用户更准确快速地对数据业务进行合理分析、判断,实现利用数据驱动业务,达到企业增值的目的。基于大数据技术研发的数据分析平台系统,通过从多个业务系统到ODS中间库、ODS中间库到数仓模型的加工过滤,再将模型绑定组件实现数据的可视化展...
数据治理
包含哪些内容?数据治理有
标准
吗?
答:
其实每个
数据治理
的领域都可作为一个独立方向进行研究治理,目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容:
数据标准
、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。
什么是
数据治理
?
答:
数据治理
是逐步实现数据价值的过程,具体来说,数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列
标准化
的流程变成格式规范、结构统一的数据,并有严格和规范的综合数据管控;对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。在数据治理流程当...
医疗行业大数据
数据治理
概况
答:
提供便捷的数据查询、分析和展示服务,并基于一定的安全保障措施,实现数据流全流程留痕、可查询、可追溯。3、医疗行业
数据治理
工具全景 中国电子技术
标准化
研究院新出的《数据治理工具图谱研究报告(2021版)》中,将数据治理工具分为三层,数据战略层、数据管理层和数据操作层,如下为全景图谱。
数据治理
的定义和架构
答:
如下以某公司
数据治理
架构为例: 该数据治理平台融合元数据、
数据标准
、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全9大产品,每个模块功能可互相调用,全程可视化操作,打通数据治理各个环节,同时提供各个产品...
在
数据治理
过程中对于特殊字符处理的原则是什么
答:
1、安全性原则:对特殊字符进行过滤、转换或编码,保证
数据
的安全,防止SQL注入、XSS攻击等安全事件。2、
标准化
原则:对特殊字符进行规范化的处理,保证数据的一致性和可比性,同时方便数据的整合和交换。3、可读性原则:在保证数据准确性的前提下,保持数据的可读性,方便数据的理解和使用。4、完整性原则...
数据
质量应按照什么的原则进行管理
答:
数据质量管理遵循源头
治理
、闭环管理的原则。源头治理方面,主要是指在新建业务或 IT 系统过程中, 明确
数据标准
或质量规则,采用“一数一源”原则,与数据生产方和数据使用方确认,常见于对于数据时效性 要求不高或核心业务增量数据等场景。闭环管理方面,主要是指形成覆盖数据质量需求、问题发现、问题检查...
什么是
数据治理
?
答:
数据资源梳理:
数据治理
的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单,包含组织机构、业务事项、信息系统,以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源,本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。数据采集清洗:通过可视化的 ETL 工具将数据从来源端经过抽取 (extract)、...
国家信息化接入
标准
有哪些
答:
GB/T 34960.5-2018《信息技术服务 治理 第5部分:
数据治理
规范》。GB/T 34960的本部分提出了数据治理的总则和框架,规定了数据治理的顶层设计、数据治理环境、数据治理域及数据治理过程的要求。本部分适用于:a)数据治理现状自我评估,数据治理体系的建立;b)数据治理域和过程的明确,数据治理实施落地...
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