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BI系统，数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论，今天我们以最为突出的银行业为例来聊聊数据治理六要素。
笔者认为企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大的阶段，可以说是一个先建设后治理的过程。
城市作为一个复杂的系统，其管理效率受到多种因素的影响： 1、信息孤岛问题： 城市治理涵盖众多部门，如交通、环保等，各部门独立运作，容易导致信息孤岛现象。
在众多谈论数据治理的企业或个人中，笔者发现大家对数据治理有着一个普遍的共识，那就是：“数据治理说起来容易，做起来难”！ 一、为什么要做数据治理，真的想透了吗？
这种标准化定义为主数据管理提供了一致性和准确性，为信息系统的整合、数据的统计分析以及决策支持系统提供了坚实的基础。
常见回答：XX报表不准确、统计口径不一致、系统之间数据孤岛，数据集成困难……吧啦吧啦…… 接着追问：为什么会造成数据报表不准确，口径不一致，系统集成难？
信息系统建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。
数据孤岛是指企业内部各个部门或业务数据间无法流通、无法交换和共享的情况。由于不同部门或业务系统之间的数据格式、数据定义和数据访问权限不一致，导致数据无法整合和共享，造成了数据孤岛现象的出现。
根据数据治理的对象不同，可以将其分为面向业务系统的数据治理和面向分析系统的数据治理。
数据治理组织与职责分工 在构建数据治理的组织结构和职责分工时，需要考虑到数据治理项目的广泛影响，它横跨多个业务单元、信息技术团队以及不同的应用系统。
这包括但不限于组织结构的适配性、人员对数据治理的理解和参与度、流程的规范性和执行效率、制度的完善性和执行力、数据的质量与管理现状、以及信息系统的支撑能力和潜在瓶颈。
吴文婕;付雪 资源与产业 2024-10-12 13:42 283 原版阅读 AI辅助阅读13 城乡融合发展中网络空间治理的现实审思及建构路向 孙昊 理论导刊 2024-10-10 105
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