数据治理的关键技术包括数据资产管理、数据标准管理、数据质量监控、元数据管理、数据安全、数据集成与共享、数据血缘追踪、智能化数据治理平台等,它们共同确保数据的一致性、质量和安全性,并支持数据的高效利用。
数据治理的关键技术主要包括以下几个方面:
数据资产管理:
提供面向用户的场景化搜索,提供全景数据资产地图,方便快速查找资产和资产分析。
数据标准管理:
统一定制数据标准,提高包括字段、码值、数据字典管理,保障业务数据和中台数据的统一标准。
数据质量监控:
提供事前、事中、事后的数据质量体系,支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能。
元数据管理:
元数据管理系统作为数据治理平台的前端展示门户,帮助实现对数据资产的快速检索能力,提高数据使用有效性和效率。
数据安全:
提供数据安全脱敏、安全分级和监控,基于集团数据资产实现数据安全分级管理,自动识别安全信息;提供数据访问安全行为监测,及时识别访问风险。
数据建模中心:
统一建模,提供业务系统建模和模型管理。
数据集成与共享:
数据治理技术还包括数据集成工具,用于将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据环境中,以便进行分析和报告。
数据血缘追踪:
用于追踪数据的来源和流向,以便了解数据如何被使用和修改。
智能化数据治理平台:
集成了数据集成、数据交换、元数据管理、数据标准管理等功能,提升整体数据管理水平。
数据安全治理技术:
包括数据生命周期的安全管理、数据安全意识的培养和数据安全技术的应用。
自动化和智能化技术:
在人工智能技术的加持下,智能化数据治理等应用百花齐放,数据治理开始由劳动密集型工作向自动化、智能化转变。
