-
金融业数据治理：从孤岛到协同的变革之路
金融机构还需要加强与监管机构的沟通与合作，确保数据的合规性和安全性，共同推动金融业的健康发展。
-
如何打破数据孤岛，实现数据治理
在如今大数据时代，企业或组织往往面临一个重要问题，即如何有效地治理数据孤岛。数据孤岛是指数据在企业内部或不同部门之间形成一种隔离状态，导致数据无法流通、共享和利用。在数聚看来，要解决这一问题需要经过一系列有序的步骤和措施。
-
数据要素|数据价值模型与数据治理评估是将数据作为资产管理的重要方法
我们经常听说数据是新石油，这种比较源于这样一个事实：正如石油是工业经济的基础一样，数据在数字经济中也变得同样重要。正如石油被提炼以获得有用的产品一样，数据经过处理以生成有价值的信息。
-
数据治理没有标准的解决方案
有一组国外的调研成果显示，在各个企业中，有61%的领导都明确表示希望优化数据治理流程，但只有42%的领导认为他们才正在走上正确的路线以实现他们的数据治理目标。
-
谈谈典型的数据治理体系框架
以规范的方式来管理企业的数据资产已经被广泛接受和认可，但还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。由于数据管理切入的视角和侧重点不同，业界常见的对数据治理的定义已经在几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。
-
数据治理之数据的“管”与“用”
金融机构逐步完善数据治理和数字化转型的关键在于将数据“管”与“用”有机结合。数据管理为数据应用奠定坚实的基础，帮助数据资产价值实现，而数据应用则引导数据管理逐步成熟。两者相互依存，缺一不可。
-
为什么需要数据治理
数据治理是指一套规范和流程，用于确保数据质量、合规性和安全性。它的目的是提供可信赖的数据，从而支持决策和业务创新。那么为什么我们需要数据治理呢？就随数聚来看一些重要原因
-
企业主数据治理的“五化”原则
数据治理问题是一个系统化的问题，它涉及到企业的管理问题、业务问题，还有信息化建设问题。对于系统化的问题要有系统化的解决方案，主数据的治理应遵循“数据标准化、标准制度化、制度流程化、流程自动化、运营持续化”的五化原则。1数据标准化数据标准化是指对企业的每一个主数据建立起相应的数据标准。主数据标准包括主数据的定义标准，分类标准、编码标准和模型标准。首先，主数据的定义尤为关键，是主数据治理的基础。企业主
-
数据治理的成功要素：数据战略管理
一、数据战略是什么战略原本是军事领域的专用名词，是指指导全局战争的规划和方略。战略决定了组织的活动方向和内容，解决“干什么”的问题，是根本性的决策。在DAMA-DMBOK中对数据战略是这样定义的：德勤 IT战略规划方法论无论哪家方法论，对于IT战略规划本质上都是一样的，基本都包含了三个步骤：1调研分析关键活动有：战略理解、需求分析、现状评估、行业实践对比……2远景规划关键活动有：业务规
-
数据治理：数据标准管理
导读：提到“标准”二字，我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档，例如：产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等，这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件，数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。数据标准是什么？数据标准化是指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格
