数据治理的目的和意义是什么 数据治理包括哪几个方面?
数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
国际数据管理协会(DAMA)给出的定义:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。
国际数据治理研究所(DGI)给出的定义:数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统,这些过程按照达成共识的模型来执行,该模型描述了谁(Who)能根据什么信息,在什么时间(When)和情况(Where)下,用什么方法(How),采取什么行动(What)。
数据治理的最终目标是提升数据的价值,数据治理非常必要,是企业实现数字战略的基础,它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具。
IDC 发布的《中国数据治理市场份额,2021》报告显示,中国数据治理平台市场 2021 年规模达 23.9 亿元。其中,阿里云市场份额排名第一,中国系统位居数据治理平台市场份额第二。
根据 IDC 定义,数据治理平台型厂商指的是以软件平台为战略、提供数据治理软件工具,依靠合作伙伴来实施数据治理服务的厂商。在该市场上,目前以大型的云服务商或者 IT 巨头为主要参与者。
报告将数据治理市场分为数据治理平台市场以及数据治理解决方案市场,其中,数据治理平台市场 2021 年规模达 23.9 亿元,数据治理解决方案市场 2021 年规模达 26.6 亿元。从市场增长角度看,预计 2022 年的市场规模增长将远高于 2021 年的年度增长。
IDC 指出,中国数据治理市场经过几十年的发展,市场需求已经发生了重大转变。过去是面向单个数仓或者 BI 进行数据治理,单个主数据管理、元数据管理、数据集成工具组件就能满足需求。今天,企业内部的数据架构越来越复杂,要做好数据治理需要工程化的解决方案。
同时,IDC 分析,数据治理已经从政府行业、金融行业、能源行业延伸到制造、交通、建筑等行业,其价值和必要性逐渐被认可,应用前景越来越广泛,整体市场将迎来高速增长期;随着行业企业对于数据服务、数据价值的重视,传统的数据治理范畴在今天的大数据、智能化时代略显狭义,市场需要面向数据运营、数据智能的新的方法论。
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