1樓：黑夜白天的輪轉
資料治理的關鍵能力是對資料資產進行管理和維護的能力。至於如何發力的話，未來的智慧城市建設趨勢將是「全數化」。在數字化基礎之上，圍繞數字空間建立一個孿生城市，以大資料為中心，實現智慧服務與生態建設全面深入的數字化、網路化、智慧化，實現城市的感、聯、智、控，解決城市巨系統的持續改進和智慧湧現的問題。
這需要破解資訊系統邊界，實現多系統多領域的綜合融通。資料治理的能力，決定了資料的利用能力，而資料治理的核心是資料的合規，這需要通過法律法規、地方條例等加以規範。所以還是希望通過法律制度打破資料孤島，實現資料融合，促進數字正義。
2樓：派可資料
重點的話，從技術實施角度看，主要包含「理」「採」「存」「管」「用」這五個，即業務和資料資源梳理、資料採集清洗、資料庫設計和儲存、資料管理、資料使用。
資料資源梳理：資料治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的資料資源環境和資料資源清單，包含組織機構、業務事項、資訊系統，以及以資料庫、網頁、檔案和 api 介面形式存在的資料項資源，本步驟的輸出物為分門別類的資料資源清單。
資料採集清洗：通過視覺化的 etl 工具（例如阿里的 datax，pentaho data integration）將資料從**端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的資料集中儲存起來。
基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將資料分為基礎資料、業務主題資料和分析資料。基礎資料一般指的是核心實體資料，或稱主資料，例如智慧城市中的人口、法人、地理資訊、信用、電子證照等資料。
主題資料一般指的是某個業務主題資料，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等資料。而分析資料指的是基於業務主題資料綜合分析而得的分析結果資料，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分佈、高危企業分佈等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易儲存、易管理、易使用的原則抽像資料儲存結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據資料資源清單設計資料採集清洗流程，將整潔乾淨的資料儲存到資料庫或資料倉儲中。
後設資料管理：後設資料管理是對基礎庫和主題庫中的資料項屬性的管理，同時，將資料項的業務含義與資料項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的資料欄位含義，並且，後設資料是後面提到的自動化資料共享、資料交換和商業智慧（bi）的基礎。需要注意的是，後設資料管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心資料資產）的資料項屬性的管理，而資料資源清單是對各類資料**的資料項的管理。
血緣追蹤：資料被業務場景使用時，發現資料錯誤，資料治理團隊需要快速定位資料**，修復資料錯誤。那麼資料治理團隊需要知道業務團隊的資料來自於哪個核心庫，核心庫的資料又來自於哪個資料來源頭。
我們的實踐是在後設資料和資料資源清單之間建立關聯關係，且業務團隊使用的資料項由後設資料組合配置而來，這樣，就建立了資料使用場景與資料來源頭之間的血緣關係。 資料資源目錄：資料資源目錄一般應用於資料共享的場景，例如**部門之間的資料共享，資料資源目錄是基於業務場景和行業規範而建立，同時依託於後設資料和基礎庫主題而實現自動化的資料申請和使用。
質量管理：資料價值的成功發掘必須依託於高質量的資料，唯有準確、完整、一致的資料才有使用價值。因此，需要從多維度來分析資料的質量，例如：
偏移量、非空檢查、值域檢查、規範性檢查、重複性檢查、關聯關係檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的資料質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大資料相關技術來保障檢測效能和降低對業務系統的效能影響，例如 hadoop，mapreduce，hbase 等。
商業智慧（bi）：資料治理的目的是使用，對於一個大型的資料倉儲來說，資料使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 bi 類的產品快速獲取需要的資料，並分析形成報表，像派可資料就屬於專業的bi廠商。
資料共享交換：資料共享包括組織內部和組織之間的資料共享，共享方式也分為庫表、檔案和 api 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，檔案共享方式通過 etl 工具做一個反向的資料交換也就可以實現。我們比較推薦的是 api 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心資料倉儲保留資料所有權，把資料使用權通過 api 介面的形式進行了轉移。
api 介面共享可以使用 api 閘道器實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請稽核、限流、限併發、多使用者隔離、呼叫統計、呼叫審計、黑白名單、呼叫監控、質量監控等等。
如何實現成功的資料治理？
3樓：派可資料
從技術實施角度看，資料治理包含「理」「採」「存」「管」「用」這五個步驟，即業務和資料資源梳理、資料採集清洗、資料庫設計和儲存、資料管理、資料使用。
資料資源梳理：資料治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的資料資源環境和資料資源清單，包含組織機構、業務事項、資訊系統，以及以資料庫、網頁、檔案和 api 介面形式存在的資料項資源，本步驟的輸出物為分門別類的資料資源清單。
資料採集清洗：通過視覺化的 etl 工具將資料從**端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的資料集中儲存起來。
基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將資料分為基礎資料、業務主題資料和分析資料。基礎資料一般指的是核心實體資料，或稱主資料，例如智慧城市中的人口、法人、地理資訊、信用、電子證照等資料。
主題資料一般指的是某個業務主題資料，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等資料。而分析資料指的是基於業務主題資料綜合分析而得的分析結果資料，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分佈、高危企業分佈等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易儲存、易管理、易使用的原則抽像資料儲存結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據資料資源清單設計資料採集清洗流程，將整潔乾淨的資料儲存到資料庫或資料倉儲中。
後設資料管理：後設資料管理是對基礎庫和主題庫中的資料項屬性的管理，同時，將資料項的業務含義與資料項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的資料欄位含義，並且，後設資料是後面提到的自動化資料共享、資料交換和商業智慧（bi）的基礎。需要注意的是，後設資料管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心資料資產）的資料項屬性的管理，而資料資源清單是對各類資料**的資料項的管理。
血緣追蹤：資料被業務場景使用時，發現資料錯誤，資料治理團隊需要快速定位資料**，修復資料錯誤。那麼資料治理團隊需要知道業務團隊的資料來自於哪個核心庫，核心庫的資料又來自於哪個資料來源頭。
我們的實踐是在後設資料和資料資源清單之間建立關聯關係，且業務團隊使用的資料項由後設資料組合配置而來，這樣，就建立了資料使用場景與資料來源頭之間的血緣關係。 資料資源目錄：資料資源目錄一般應用於資料共享的場景，例如**部門之間的資料共享，資料資源目錄是基於業務場景和行業規範而建立，同時依託於後設資料和基礎庫主題而實現自動化的資料申請和使用。
質量管理：資料價值的成功發掘必須依託於高質量的資料，唯有準確、完整、一致的資料才有使用價值。因此，需要從多維度來分析資料的質量，例如：
偏移量、非空檢查、值域檢查、規範性檢查、重複性檢查、關聯關係檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的資料質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大資料相關技術來保障檢測效能和降低對業務系統的效能影響，例如 hadoop，mapreduce，hbase 等。
商業智慧（bi）：資料治理的目的是使用，對於一個大型的資料倉儲來說，資料使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 bi 類的產品快速獲取需要的資料，並分析形成報表，像派可資料就屬於專業的bi廠商。
資料共享交換：資料共享包括組織內部和組織之間的資料共享，共享方式也分為庫表、檔案和 api 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，檔案共享方式通過 etl 工具做一個反向的資料交換也就可以實現。我們比較推薦的是 api 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心資料倉儲保留資料所有權，把資料使用權通過 api 介面的形式進行了轉移。
api 介面共享可以使用 api 閘道器實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請稽核、限流、限併發、多使用者隔離、呼叫統計、呼叫審計、黑白名單、呼叫監控、質量監控等等。
4樓：
1.建立統一的資料標準。目前存在各業務部門標準不統一，部門之間資料標準矛盾或者相互混淆的情況，導致部門間資料交換，資料共享比較困難。
建立統一的資料標準有助於對資料進行統一規範的管理，消除各部門間的資料壁壘，方便資料的共享，另外資料標準同樣對業務流程的規範化有幫助作用。
2.提高資料質量。電力資料的採集和傳輸受到採集感測器的精度、穩定性，通訊裝置和環境因素的影響較大，導致存在大量的空值和垃圾資料。
可通過資料質量管理對電力資料進行質量檢查，找出有問題的資料，通過資料清洗，問題整改，例外排查等一系列手段提高資料質量；另外還可以通過出具資料質檢報告，資料質量績效考核來督促各業務部門重視資料質量從而加強人員和業務的管理來提高資料質量。
3.資料資產管理。將經過處理的高質量資料資產統一管理，提供全生命週期的管理和資料安全保障。
並可將資料資產進行分類和編目，方便資料的展示和資料共享，同時也為資料分析和資料探勘（電力需求**、電力系統優化等）打好基礎。
億信睿治是從後設資料、主資料、資料標準、資料質量再到資料處理、資料資產、資料交換和資料安全，能夠為企業提供一站式解決方案，從而打通資料治理全流程。從而完成企業對於資料治理的要求
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