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    2023-5-14

辛敏珺
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数据治理包含

这里包括对业务、数据、应用、组织架构、---等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,业务域、业务线、业务项能不能说清楚;你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据体量有多大,都存哪,学校数据---,使用场景、使用角色都是什么,数据和业务之间的关系是什么;你建设了多少应用系统,应用和业务之间的关系是什么;你的组织架构长什么样,学校数据---公司,流程什么样,不同部门之间的关系是什么,权责利如何划分,信息化成熟度什么样,人员技能又如何;你的企业要遵守哪些---,有没有跨境业务,学校数据---价格,行业有没有---要求?




数据治理数据化现状决定了数字化建设的进程

作为未来的发展,离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的快速发展,学校数据---方案,推动信息的流动,但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始,逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律,决定了企业未来的数字项目内容,这些内容将是未来的发展主流。




数据治理方法

自动调度:系统内包含自动调度器自动执行测试数据抽取以及---工作,减少人工---。---化:通过多任务、多线程、分批处理等技术实现---的。完善的用户权限管理:系统具备完善的用户权限管理策略,可以针对不同角色、不同用户、不同操作系统进行权限设置,从而实现更为细粒度的权限管理。异构环境支持:同一平台支持异构数据库、应用程序和it环境。自定义算法:系统支持各类加密、或基于各类复杂业务的db或java的自定义算法。





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