مرشد

بعد ظهر يوم 18 فبراير 2017 ، تم إجراء محاضرة الأولى حول محاضرة رأس السنة الجديدة لسلسلة Tsinghua Big Data "Application Innovation" بنجاح في بناء مناسبة لجامعة Tsinghua لإدارة البيانات.

دعا ضيوف هذه المحاضرة ليو تشن ، الأمين العام لجنة حوكمة البيانات في تسينغهوا ولجنة حوكمة بيانات تشينغ دو. بدءًا من أهمية حوكمة البيانات ، أوضح السيد ليو تشن الاتجاهات المحلية والأجنبية ، والأساليب الدولية والممارسة المحلية المتعلقة بحوكمة البيانات ، إلى جانب بيئة بناء المعلومات وعملية معلومات الشركات ، وأدخل تاريخ التطوير ووضع حوكمة البيانات الحقول ذات الصلة ، بالإضافة إلى أوقات البيانات الكبيرة تقدم المشكلات الساخنة اقتراحات من منظور حوكمة البيانات لمرافقة حماية أصول البيانات. (ابحث عن "حوكمة البيانات" في فيديو Tencent لمشاهدته)

سجل المحاضرة

مرحبًا بالجميع ، اليوم ، دورة جديدة أخرى بعد مهرجان الربيع الخاص بنا. قد تكون أول مناقشة ذات صلة بالبيانات الكبيرة هذا العام. لقد رتبت محتوى مرتبطًا بحوكمة البيانات. شكرًا لك على تعلم التعلم. المحتوى الذي تحدثت عنه اليوم هو "مرافقة حوكمة البيانات لأصول البيانات". لا يزال موضوع حوكمة البيانات جديدًا نسبيًا للجميع.

اسمحوا لي أن أقدم باختصار تجربتي. لقد قمت بإدارة البيانات منذ عام 2008. كما كتبت مقالًا صغيرًا في اليومين الماضيين لتلخيص التغييرات في إدارة البيانات العشرة ، ونمو بعض المعرفة ، وبعض التغييرات في الصناعة. في صناعات مختلفة مثل الاتصالات والتمويل والطاقة وشبكات الطاقة ، شاركوا في بعض خطط حوكمة البيانات ، وكذلك تنفيذ مشاريع محددة ، ولديهم بعض التراكم في الخبرة العملية. DAMA هو اختصار لجمعية إدارة البيانات الدولية. في العالم ، إنها جمعية معروفة وموثوقة بشكل جيد في مجال إدارة البيانات. "دليل نظام إدارة بيانات DAMA" يتم ترجمته. سيستغرق المحتوى الذي تم تقديمه اليوم أيضًا هذا الكتاب باعتباره الإطار الرئيسي لاستخراج بعض النظريات في بعض المجالات الرئيسية.

حوكمة البيانات هي نشاط إداري عام. على الرغم من أننا منتدى للبيانات الكبيرة ، إلا أن العديد من الوجوه صغيرة جدًا. ربما يكون تطبيق البيانات الكبيرة والبيانات أكثر اهتمامًا بالتكنولوجيا الجزئية والتشغيل الجزئي. الإدارة هي الفهم والتعلم باهتمام. في الواقع ، فإن حوكمة البيانات هي مزيج من النظرية والخبرة ، تمامًا كما يقول المديرون أن الإدارة هي العلوم والفن ، وفي النهاية حرفة. وينطبق الشيء نفسه على الحوكمة ، ولديه دعم نظري. في الوقت نفسه ، نحتاج أيضًا إلى الكثير من الخبرة العملية. اليوم سنتحدث أيضًا عن بعض الحالات. نحتاج إلى الجمع بين التعلم النظري والخبرة العملية من أجل الشعور حقًا بأهمية الحوكمة. كيف تجعل الأمر جيدًا ، في الوقت نفسه ، تحتاج أيضًا إلى بعض القدرات التقنية. تحتاج إلى فهم بعض البيانات. مع تطوير البيانات وتصميم قاعدة البيانات ومعالجة البيانات هذه ، تجارب العمل الشخصية هذه ، وأهمية الحوكمة ، كيف تفعل ذلك يمكن أن يكون موضع تقدير أعمق.

إذا تم تقديم هذه المحتويات اليوم ، فإن المحتوى كبير جدًا. بسبب الوقت المحدود ، فإن الغرض الأكثر أهمية اليوم هو اليوم تحسين وعي الجميع وتركيزه على هذا المجال ، ويمكن أن ينظر إلى حوكمة البيانات منهجية نسبيا. في المستقبل ، يتم ذكر كلمة حوكمة البيانات على الأقل في محاضرة. يجب أن يكون لها بنية بيانات ، ومعايير البيانات ، وجودة البيانات ، وما إلى ذلك ، والتوصية ببعض الكتب الجيدة ، وجمعيات DAMA الواضحة ، وبعض الأنشطة الجيدة ، والأنشطة الجيدة ، وجيد جيد الأنشطة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، جيد الأنشطة ، والأنشطة الجيدة ، والأنشطة الجيدة ، والأنشطة الجيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، أنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وأنشطة جيدة ، وجيدة الأنشطة ، والأنشطة الجيدة ، والأنشطة الجيدة ، والأنشطة الجيدة ، والأنشطة الجيدة ، والأنشطة الجيدة. موقع الويب والموارد الأخرى. هذا هو الغرض الرئيسي اليوم ، بدلاً من إخبار كل شخص أنه يمكنك حقًا القيام بحوكمة البيانات عندما تعود إلى هذا الباب. لكن اليوم ليس مناقشة فلسفية مجردة ، ولكن ما أقطعه شخصيًا من تجربة حوكمة البيانات العشرة ، كما أنه من بعض الموضوعات التي يشعر بها العديد من المؤسسات المملوكة للدولة الكبيرة والمؤسسات التي تتمثل في الدولة الآن. ما قلته اليوم ليس إجابة قياسية ، ولكن لدمج تفكيرك. قد ينظر أشخاص مختلفين في حوكمة البيانات من وجهات نظر مختلفة.

أرغب أولاً في العثور على طريقة وإيجاد بيانات للجميع تشبيه جوهر يسمى المكان الذي نبحث عنه مبنى Ju Nengwan. على الخريطة ، هناك ست نقاط من هذا القبيل في البحث عن خليج Junner. من الصعب جدًا على شخص جديد تحديد موقع هذا المبنى. في ذلك الوقت ، استدار الأشخاص الثلاثة في هذه الحديقة لفترة طويلة واستغرق 20 دقيقة للعثور على هذا المبنى. لماذا يكون الاسم نفسه بعيدًا جدًا ، من الصعب على الأشخاص الأجانب العثور عليه. في الواقع ، إنه حديقة صناعية ذات صلة بالبيانات. يأمل الحزب الرائد في بناء حديقة صناعية مثل الترويج وسرعان ما يدرك التجمع الصناعي. قد لا تكون الدقة والتخطيط هي الأكثر أهمية في هذه المرحلة.

في الواقع ، تشبه هذه الحديقة الصناعية منصة بيانات كبيرة. لقد جمعت الكثير من الموارد الجديدة لجذب الاستثمار. وينطبق الشيء نفسه على منصات البيانات الضخمة. يجب بناء منصات البيانات الكبيرة بسرعة ، ويجب أن تكون متصلة بسرعة بـ البيانات. الصوم ، يقوم بسرعة بالبيانات الكبيرة في الشركة. هذه هي الممارسة الشاملة لممارسة البيانات الضخمة في الصناعة في السنوات الأخيرة. بالطبع ، لقد تباطأ الآن ، وهو براغماتية ، لكنه يفكر بشكل عام.

إذا قارنت هذه المباني المعاد هيكلة للبيانات ، فإن تعريف البيانات الخاص به مكرر. من المتصور أنه عندما يفكر مستخدمو البيانات في حساب العد في منصات البيانات الكبيرة ، عندما يتم تعريف بياناتك مرارًا وتكرارًا ، يكون مسار البيانات غير واضح ، يجب ألا تجد البيانات التي تريدها. إما المنتزه أو منصة البيانات الكبيرة. إذا كنت تولي اهتمامًا كبيرًا لسرعة التطوير وتجاهل الجودة أو التخطيط ، فسيجلب تجربة غير مريحة للمستخدمين النهائيين.

دعنا نتحدث عن حوكمة البيانات في عدة جوانب:

التفكير الشخصي

ما هي حوكمة البيانات

مثال

نصيحة

في عام 2011 ، تم اقتراح مفهوم البيانات الضخمة في عام 2011. في السنوات الأخيرة ، يتم تغيير حجم البيانات وسرعة البيانات وقيمة البيانات وأنواع البيانات وما إلى ذلك. 4V+1C ، ثم 5V ، وضع الأصالة في.

النقطة الأولى التي نريد مناقشتها هي تكنولوجيا البيانات الضخمة. العديد من تقنيات البيانات الكبيرة ، العديد من كتب O'Reilly هي كتب ذات صلة بتكنولوجيا البيانات الكبيرة. يجب أن يكون لدينا منصة Hadoop ، ومستودع مع بيانات تقليدية ، وحسابات الوقت الحقيقي. لدينا جميع جوانب التقنيات المتعلقة بالبيانات الكبيرة. كل جزء من التكنولوجيا وبعض مبادئها ليست ما أريد التحدث عنه. ما أريد أن أتحدث عنه هو للمؤسسة ، خاصة بالنسبة للمؤسسة التقليدية ، قد يكون العمل الرئيسي هو المالي ، وتوليد الطاقة ، ونقل الكهرباء وتشغيل شبكة الطاقة. عندما ترى تقنية جديدة ، يجب أن تكون في الواقع أكثر حذراً عندما ترى تقنية جديدة ، بدلاً من رؤية تقنية جديدة واستثمارها ومتابعتها وتنفيذها على الفور.

لذلك نحن بحاجة إلى التفكير فيما إذا كان قد تم إظهار الاستثمار في تكنولوجيا البيانات الضخمة؟ الآن في كثير من الأحيان تفكر الشركة في ما إذا كنت ستأخذ منصة Hadoop ، والتي تقع الحوسبة السحابية لشركة الإنترنت مباشرة داخل مؤسستنا ، ونحن نسأل البيانات التي يمتلكها ، وهي تقنيات بياناتك ، وأكثر ملاءمة مع Hadoop. لا يزال من الممكن حلها مع مستودعات البيانات التقليدية. ما إذا كانت هذه التطبيقات يمكن أن تجلب لك القيمة المتوقعة ، فإن العديد من الشركات لا تجيب على هذه الأسئلة. إذا لم تكن هذه المشكلات واضحة ، فانتقل إلى الاستثمار في تكنولوجيا البيانات الكبيرة وشراء الكثير من المنصات التقنية. في الواقع ، فهو استثمار غير عقلاني. لذلك هذا التفكير مهم جدا.

النقطة الثانية هي تطبيق البيانات الكبيرة.

كما هو موضح في هذا الشكل ، هذه هي الصناعة المالية المكتوبة في الصناعة المالية ، قائلة كيف يجب أن تتحكم المؤسسات المالية في البيانات الضخمة. سرد بعض البيانات الكبيرة للصناعة المصرفية فيها مشهد العمل جوهر أريد أن أؤكد هنا أننا قلنا الكثير من البيانات الكبيرة. ما هي استخدامات هذه البيانات للشركات ، وما هي روابط الأعمال التي يمكن استخدامها؟ بالأمس ، كان هناك مقال في دائرة الأصدقاء يسمى "جميع التخطيطات الإستراتيجية للبيانات الكبيرة التي لا تسترشد باحتياجات العمل هي XX". من المؤكد أنه يتم التأكيد على القيام بتفكيرك واستثمارك ومحاولات احتياجات العمل. بادئ ذي بدء ، يجب أن نفكر في مؤسسة معينة. هناك الطرف A والحزب B من الطرف B. خاصة بالنسبة لبيانات الطرف A ، وما هو عملك الخاص ، قد يكون هناك تسويق ، مكافحة المخاطر ، مكافحة المخاطر ، التحكم في المخاطر ، التحكم في المخاطر والتحكم في المخاطر والتحكم في المخاطر جوهر ما هو العمل؟ ما هي سيناريوهات الأعمال أو أقسام الأعمال التي تحتاج إلى تطبيق هذه البيانات أكثر؟ دعونا نساعدهم على التفكير في هذه القضايا بوضوح ثم فكر في مكان وجود البيانات الضخمة ، بدلاً من الحديث عن البيانات الضخمة. نقوم بعمل بيانات كبيرة لتجربة نفسها والتفكير في سيناريو العمل بوضوح.

النقطة الثالثة هي تقييم ومعاملة أصول البيانات الكبيرة. في الماضي ، كان لدى الشركة الأصول المالية والأصول والموارد البشرية وبعض الأماكن التي تسمى رأس المال البشري. وأكد أن هؤلاء الأشخاص والأشياء والتمويل كانوا يعتبرون أحد الأصول ، مما قد يجلب فوائد للمؤسسات. المزيد من المفاهيم الآن أصول البيانات هناك بعض الخبراء والمؤسسات البحثية في الداخل والخارج لاستكشاف كيفية تقدير أصول البيانات ، وكيف يمكن لأصول البيانات أن تدخل في بيان مسؤولية الأصول للمؤسسة كلها مناقشات نظرية أو منطقية ومفاهيمية. نأمل في إجراء تقييم لأصول البيانات .

مراكز تداول البيانات المحلية ، قمت بفحصها عبر الإنترنت وأدرجت أكثر من عشرة . هناك نوعان من Guiyang: Guiyang Big Data Exchange ، مركز تداول Guiyang الزراعي ؛ هناك ثلاثة في Wuhan ، وهناك ثلاثة مراكز تداول أو منصات تداول في نفس المكان ، ولكن يتم النظر في خصائص البيانات نفسها. هل هي حقا مناسبة للتداول؟ غير مؤكد. بالإضافة إلى ذلك ، تريد حساب أصول البيانات بوضوح من قبل. يجب أن يكون هناك تقييم قبل أن ترغب في جعلها معاملة وتحديد الدخل. ولكن في الواقع ، بالنسبة للمؤسسة ، ما هي البيانات التي تمتلكها هذه الشركة ، وكم هو المبلغ ، وجودة الجودة ، وما إذا كان يمكن استخدامها لإدراج المعاملات ، ويجب النظر في آلية الأمان والخصوصية بوضوح. لذلك ، هناك بعض المهام الأساسية قبل النظر في التقييم والمعاملات ، بدلاً من أن تكون سابقًا لأوانه وسريع للغاية لبناء مراكز تداول البيانات الكبيرة ، وإلا فقد تكون غير مجدية.

بعد الاستماع إلى هذه النقاط الثلاث ، أشعر أن المحتوى الذي أتحدث عنه يختلف في الواقع قليلاً عن المحتوى الأكثر سخونة في السوق. أظن يجب أن تسمح لنا حوكمة البيانات في الواقع بتطوير البيانات الكبيرة أكثر صلابة وأساسيًا ، بدلاً من الاستمرار في أخذ فكرة الحصول على كبيرة وسريعة.

في محتوى المناقشة الآن ، لا يوجد في الأساس حوكمة بيانات في نقطة ساخنة للبيانات الكبيرة. أنا لست هنا للاستماع إلى المنتديات ذات الصلة بالبيانات الكبيرة. لقد سمعت الكثير ، ولكن هناك عدد قليل جدًا من الطلاب الذين سمعوا حوكمة البيانات. في الواقع ، لم تحصل على اهتمام المزيد من الناس ، لكننا نعتقد أنه يجب أن يكون جزءًا لا غنى عنه من تخطيط البيانات الضخمة.

عند الحديث عن البيانات الكبيرة ، في البداية ، كان هذا الكتاب هو تفكير "عصر البيانات الضخمة". الدقة المسببة للسببية ، غير واضحة ، عينات وحجم الطاقة. هذه هي مناقشة كتاب "عصر البيانات الضخمة". يتحدث بعض الناس عن نموذج الأعمال للبيانات الكبيرة عند التحدث ، بيانات الأعمال التقليدية ، وبيانات البيانات لعمليات تسويق الشركة ، وبيانات العملية المالية. هذه هي بيانات المرحلة الأولى ؛ المرحلة الثانية هي أعمال البيانات. يمكن تحليلها بناءً على البيانات التي تراكمها. يمكن أن تقدر القيمة الداخلية وتحويلها. هذا أعمال البيانات النوع الثالث هو خدمة الخادم مثل Ali و Tencent يفتحون قدرات الحوسبة على البيانات الخاصة بهم ، بحيث تستخدم الشركات في المجتمع قوتها الحاسوبية. هذه هي مناقشة مستوى نموذج العمل وليس لها أي علاقة بتقنيات محددة. ناقش هذه المحتويات.

بالنسبة لمعظم الشركات ، مناقشة تطبيق البيانات الضخمة قد تحتوي هذه التطبيقات على تطبيقات يتم الحديث عنها من منظور زيادة الدخل ، مثل تعزيز التسويق والتسويق الدقيق وتجربة العملاء وخدمة عملاء أفضل وبيع المنتجات ؛ الفئة الثانية هي تقليل تطبيقات البيانات الضخمة في فئة التكلفة ، سلسلة التوريد وسلسلة التوريد وسلسلة التوريد وسلسلة التوريد أكثر تحسينًا ، يمكن أن يكون سعر المشتريات للموردين أكثر شفافية ، وما إلى ذلك. الفئة الثالثة هي فئات الامتثال التنظيمية ، مثل إدارة المخاطر ، والإبلاغ عن البيانات إلى الحكومة. تطبيقات البيانات الضخمة أكثر قلقًا بشأن المؤسسات.

الموضوع هو تكنولوجيا البيانات الضخمة تقنية مستودعات البيانات التقليدية وقواعد البيانات العلائقية ، مثل Hadoop. ما يلي أصول البيانات الكبيرة نفسها في الماضي ، لدينا بيانات منظمة ، مع المستندات والصور والصوت/مقاطع الفيديو والبيانات الاجتماعية. إنه نوع من الموضوعات التي تمت مناقشتها موضوع أصول البيانات الضخمة نفسها.

هذا لا ينبغي أن يفتقر إلى هذا الجزء من حوكمة البيانات ، لأن يجب على حوكمة البيانات تنسيق وتنسيق المحتوى ومحتوى التطبيق ومحتوى التكنولوجيا لنماذج الأعمال هذه ، وكذلك محتوى أصول البيانات نفسها ، والتفكير جوهر لذلك هو جزء لا غنى عنه. تعد إدارة البيانات واحدة من أهم المؤسسات لقيمة البيانات التي تتوقعها شركتنا ، وهي أساس هرمون البيانات الضخمة.

بالنسبة لشركة أو مؤسسة ، فإن كل من الشركات التقليدية وشركات الإنترنت لديها استراتيجية أعمالها الخاصة. في العام الماضي ، كانت العديد من الشركات تنفذ "الخطة الخمسة عشر -الخمسة عشر سنة. في الوقت الحاضر ، هناك أيضًا استراتيجية للبيانات الكبيرة على المستوى الوطني ، ويخطط مستوى المؤسسة بشكل متزايد إلى كيفية تطوير البيانات الكبيرة نفسها. لتحقيق ذلك؟ قد يفكر في كيفية دعم البيانات ، والتي هي على المستوى العلوي. تنعكس قيمة البيانات أيضًا هنا. كيف تعكس قيمة البيانات هذه؟ لاتخاذ مجموعة متنوعة من منصات البيانات ، قد تكون هناك مستودعات بيانات ، BI ، منصات البيانات الكبيرة الجديدة ، والتقنيات المختلفة لتطبيقها. نقوم جميعًا بإعداد منصات البيانات.

عند إنشاء منصة بيانات ، وأحيانًا إيلاء المزيد من الاهتمام لتطبيقات الأعمال ، وعمليات الأعمال ، ووحدات التطبيق ، وما هي التكنولوجيا التي يجب استخدامها. ويعتبر هذا على مستوى الهندسة المعمارية. في كثير من الأحيان نتجاهل بيانات منصة البيانات هذه نفسها. قد تحتوي هذه البيانات على بيانات العميل. كم عدد فئات بيانات العميل المقسمة؟ ما هي الأنظمة التي تم توزيعها؟ ما هي العمليات التجارية التي يتم توزيعها؟ قد يكون هناك اعتبار أقل. يتم تعريف تكامل البيانات بين الأنظمة ومعايير البيانات ، إذا كان لا يمكن تحديد معيار البيانات ، فقد لا تكون البيانات بين الأنظمة قادرة على اختراق هذه الشركات ، وتطبيق هذه الشركات ، وجودة البيانات ، وأمان البيانات غير متوفرة. جوهر هذه هي محتوى الحوكمة ، والذي يحدد مباشرة ما إذا كانت منصة البيانات نفسها موثوقة ومتاحة ، وما إذا كانت قيمة البيانات النهائية يمكن أن تظهر أم لا. هذا هرم يعتمد على البيانات. على مستوى حوكمة البيانات ، لم يولي الجميع الكثير من الاهتمام.

لماذا تفعل حوكمة البيانات؟

على سبيل المثال ، يوجد مثال على تطبيق البيانات الضخمة أيضًا عندما تشارك المناقشات في عمليات تبادل في وضع عدم الاتصال الصغير في الأيام الأولى. تدعي شركة إنترنت معينة أن لديها صورة صورة لمئات الملايين من المستخدمين لمحاولة مناقشة التعاون بين البيانات مع المؤسسات التقليدية. مشروع - مغامرة. في ذلك الوقت ، قرر الطرفان الحصول على 200000 مستخدم في الشركات الطبية. كان لدى شركات الإنترنت 500 مليون مستخدم من صور المستخدم. لقد قاموا بمباراة على كلا الجانبين لمعرفة ما إذا تم دمج الشركة وبعض البيانات الصغيرة للمؤسسات التقليدية نفسها لدمج تكامل لدمج التكامل لدمج مجموعة من البيانات الصغيرة الخاصة بالمؤسسات التقليدية لدمج التكامل. جوهر في وقت المناقشة ، كان اتصالًا صغيرًا على نطاق واسع مع معدل مطابق قدره 30 فقط. 200،000 مستخدم ، مطابقون بنسبة 30 ، فقط 60،000 مستخدم يطابقونه. إذا تم تقسيم هذا 60،000 على مئات الملايين ، فإن معدل المباراة منخفض للغاية. إن إمكانية وجود بيانات كبيرة معزولة للشركة صغيرة نسبيًا ، ولا تزال بحاجة إلى دمج بياناتها الكبيرة مع هذه البيانات الصغيرة داخل المؤسسة. فرضية التكامل هي أن هذه البيانات لها تعريف موحد ومعايير موحدة وجودة عالية ، بحيث يمكن دمجها ، ويمكن استخدامها بعد التكامل. لذلك ، من المؤسسة إلى ممارسة وجهات نظر تطبيق البيانات الكبيرة ، سيتم رفع بعض مشاكل حوكمة البيانات وبعض ضرورات حوكمة البيانات. هذا من منظور تطبيقات البيانات الكبيرة.

من منظور تطبيقات البيانات الصغيرة. هناك العديد من الأمثلة على صور المستخدم ، وقد حققت شركات الإنترنت أفضل ، لكن هذه الأمثلة لا تزال متقدمة للغاية للعديد من الشركات التقليدية ، وهي بعيدة عن تلك الخطوة.

كما هو موضح في الشكل ، ما هي المؤسسات المحلية المملوكة للدولة في بكين؟ لا يزال تطبيق البيانات الصغيرة SO في مرحلة الإحصاءات المبكرة نسبيًا. لدى المؤسسة نفسها شركة جماعية ، وشركتها الثانوية الخاصة ، وهناك وحدات مختلفة أدناه ، وإدارات مختلفة ، وإدارة المجموعة لرؤية تقرير تحليل الأعمال كل شهر. هناك أيضًا بعض تقارير تحليل المخاطر. لدى المجموعة قسم الأصول. ، الإدارات المختلفة مثل المخاطر والتمويل والعقارات هي المسؤولة عن إعداد هذه التقارير. هذه الأقسام نفسها لا تنشئ بيانات ، لا تقوم بأعمال تجارية ، ولكنها لا تعمل فقط. من أين تأتي هذه البيانات؟ في الواقع ، تم جمعها من بعض الإدارات داخل الوحدات المرئية. من المحتمل أن يتم استعارةنا عمومًا إلى الآلاف التالية من الإبر. هذا القسم يحسب ، ويتلقىها ، ويجب على الإدارة أن يحسبها مرة أخرى ، ويتم الإبلاغ عن البيانات مرة أخرى. ترغب المجموعة في الحصول على بيانات عن عائد صافي للأصول. سيتم تقديمها في السادس ، وما هي الصيغة ، والإدارة المسؤولة عن خطة العمل تنقل عائد الأصول إلى قسم الأصول بالمجموعة. يتم تقديم قسم التمويل في 15 من كل شهر. لها تعريفها الخاص. في هذا الوقت ، أقرت وزارة الشركة المالية العائد على الأصول الصافية. يحتوي القسم المالي أيضًا على صافي عائد للأصول ، والذي له تعريفه الخاص. في ذلك الوقت ، تم تمرير عائد الأصول الصافي. يجب الإبلاغ عن عوائد ثلاثة أصول صافية لقادة المجموعة. عندما رأى قادة الشركة هذه البيانات ، يجب أن تكون هذه البيانات غير متناسقة بالنسبة له ، وستحدث العديد من المشكلات. يتم إنتاجها في هذه الحالة. هذه مشكلة نموذجية للغاية غالبًا ما تواجه الشركات المحلية المختلفة. هناك العديد من القنوات لإبلاغ البيانات. قد يتم إرسال البيانات مرارًا وتكرارًا أدناه. البيانات غير متسقة إلى حد كبير عند رؤية التقرير. تحليل البيانات المالية مرة أخرى ، يجب على الإدارة المالية تقديم بعض التقارير إلى العالم الخارجي ، والتقرير السريع ، والتقرير الشهري ؛ يجب إبلاغ البيانات المالية إلى قسم الأصول ؛ يجب الإبلاغ عن البيانات المالية نفسها إلى الأعلى ؛ سيظهر المسار. في هذا الوقت ، يعد عدم تناسق البيانات وجودة البيانات مخاطرة للغاية. هذا المشهد شركة نموذجية للغاية مشاهد تطبيقات البيانات الصغيرة لا يوجد الكثير من التحليلات المعقدة ، وحتى منصة البيانات قد لا يكون لها. هذه هي أنظمة أعمال ، ولا توجد مراكز بيانات موحدة. لا يزال يتم الإبلاغ عنها بواسطة Excel ورسائل البريد الإلكتروني. في هذا الوقت ، تعاني البيانات من مشكلة كبيرة.

في هذه المرحلة من حوكمة البيانات ، ما زالت العديد من الشركات لم تحل المشكلة المشابهة لهذا الرابط. قد يبدو للخلف في الوقت الحاضر ، هذا هو الوضع الراهن لإدارة البيانات. هذا يتطلب انتباه الجميع ، وتحتاج أيضًا إلى المشاركة هنا لحلها.

لقد أمضينا بعض الوقت للحديث عن سبب حوكمة البيانات ، وما هي المشكلات التي يجب حلها ، وما هي حوكمة البيانات؟

حوكمة حوكمة البيانات:

مراقبة البيانات كلمة اللغة الإنجليزية هي اللغة الإنجليزية مراقبة البيانات ، تُرجم إلى حوكمة البيانات الصينية ، وإدارة البيانات ، وإدارة البيانات ، والتحكم في البيانات ، وما إلى ذلك. يشعر الجميع أن هذا الحقل جديد نسبيًا ، لذلك سيكون له ارتباك نظري. من الناحية النظرية ، إذا كان هناك ارتباك ، فسيواجه مشكلة أكبر عندما تروج الشركة حقًا عمل حوكمة البيانات. نأمل أن نحقق درجة معينة من الفهم الموحد من خلال مناقشة اليوم.

بالحديث عن البيانات ، قد يفكر الجميع في هذه البيانات والقيم في قاعدة البيانات. ويرد هذا التعريف في كتاب DAMA. البيانات في شكل نص ، رسومات ، نص ، صور ، أصوات وتنسيقات أخرى. تتمثل المعلومات في إرفاق تعريف البيانات نفسها وتنسيقها بالبيانات ، وتشكيل المعلومات ، والتي تستند إلى تجديد المعلومات. هذا تفسير.

كان التفسير الثاني هو أنه في كتاب آخر ، في النصف الثاني من العام الماضي ، رأيت هذا الكتاب وأحببت هذا التعريف كثيرًا. يقال: البيانات هي تمثيل لخصائص بعض الأشياء والأحداث والمفاهيم في عالمنا الحقيقي. الكثير من الناس حاضرين هم كائنات العالم الحقيقي. نفتح هذه المحاضرة حدث. تحتاج البيانات إلى تسجيل خصائص هؤلاء الأشخاص ، وتسجيل الوقت والمكان والموقع وما إلى ذلك. . ومع ذلك ، هناك العديد من المتطلبات عند تسجيل ميزات. نحتاج إلى الوصول إلى هذه المحتويات حول الخصائص ، وما هي الطرق المستخدمة ، وما هي هياكل البيانات المستخدمة لتمثيلها.

يجوز لبعض الأشخاص تسجيل المعلومات المنظمة للمشاركين لدينا في النظام. قد يكون هناك علامة على الجدول في المشهد. هذه طريقة أخرى للتسجيل. WeChat لديه طريقة مسح رمز ثنائية الأبعاد. نستخدم طرقًا مختلفة لصنع السجلات . عندما تتم إدارة المتدرب أو المتدرب أو العملاء لاحقًا ، ستجد أن هذه المعلومات الثلاثة غير متسقة. قد يسجل التسجيل عبر الإنترنت 170 شخصًا ، ويقوم 120 شخصًا بتسجيل الدخول على الفور. الاسم وصندوق البريد ليسا متماثلًا تمامًا. هذه المرة ، سيتم إنشاء إدارة البيانات. سؤال. يؤكد هذا التعريف على خصائص وتمثيل وهيكل البيانات لكائنات البيانات للوصول إلى إجماع. بعد التوصل إلى توافق في الآراء ، لا تزال البيانات نفسها تحتوي على بيانات تعريف. بناءً على هذا التعريف ، يمكن أن يكون لدينا استنتاج البيانات نفسها ، تحتوي البيانات على مولد البيانات والمستخدم ، ومولد البيانات وبيانات البيانات يجب أن تكون متسقة مع تمثيل البيانات وهيكل البيانات لتقليل مشكلة جودة البيانات. تمامًا مثل المثال الآن ، هناك اسمين في نفس المبنى. الشخص في الحديقة هو المولد ، مع العلم مكان الموقع ، ولكن بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن الطريق ، في الواقع ، لا أعرف هذا الفرق. سيكون هناك مشاكل في جودة البيانات.

يسمى اسم هذا الكتاب "التحسين المستمر لقياس جودة البيانات" إن تعريف البيانات ليس فقط لدراسة تعريف البيانات ، ولكن تعريف الخبراء الآخرين للبيانات متطور أيضًا. سيقارن ما يقوله الخبراء المختلفون ، ثم طرح وجهات نظرهم الخاصة ، بما في ذلك العلاقة بينها وبين البيانات في قسم البيانات ، قام الأشخاص في قسم البيانات بالعلاقة بين سكان قسم الأعمال والإدارة الفنية ، والعلاقة بين عمل البيانات ، وقد قامت بالكثير من الأفكار. إنه كتاب جيد. مناقشة المفاهيم الأساسية لا يزال عميقا جدا في الفصول القليلة الأولى.

لقد تحدثت للتو عن تعريف البيانات وفهم ما هي البيانات. البيانات هي سجل وتعبير عن العالم الموضوعي ، ومن الضروري التعبير عنه بطرق متفق عليها.

كيف يتم تصنيف بيانات الشركات العامة؟

لا يمكن قول البيانات بشكل عام ، اعتمادًا على أنواع البيانات المتاحة. على سبيل المثال ، تصنيف البيانات للصناعة المالية. مصنفة من منظور العمل. إذا كان ذلك تقنيًا للغاية ، مثل قواعد البيانات التي يقولها الأشخاص إلى قسم الأعمال ، ونوع التكنولوجيا ، يجب ألا يفهموا. نحتاج إلى استخدام الأعمال للاتصال ومناقشة البيانات معهم. الأطراف (في إشارة إلى الموظفين والعملاء والموردين) والأصول والمالية وبعض الحوادث واتفاقيات التوقيع وأنشطة التسويق وما إلى ذلك عندما تكون هذه الكلمات التجارية ، وشروط العمل للتواصل مع أقسام الأعمال وقادة الشركات ، فهي مفهومة. قد يكون هناك العديد من زملاء الدراسة هنا في المدرسة ، وهم أكثر استعدادًا لفهم بعض عمليات المستوى الفني. قد يكون هناك أيضًا العديد من المهندسين الذين عملوا بالفعل ، لكن في الواقع ما زلنا بحاجة إلى النظر في بياناتنا مع المزيد من الأعمال التجارية توقعات - وجهات نظر. هذا هو تصنيف البيانات المقترحة من منظور العمل. هناك العديد من الأشياء التي يمكن تحسينها أدناه ، والتي يمكن تحسينها ، وتصنيف البروتوكول ، وتصميم نموذج البيانات ، وتصميم قاعدة البيانات ، وما إلى ذلك.

المنظور الثاني هو تصنيف البيانات من منظور إدارة البيانات. من المثير للاهتمام أيضًا تغيير طريقة التصنيف. عندما نقوم بإدارة البيانات وإدارة البيانات ، غالبًا ما نفكر في القضايا من هذا المنظور.

يسمى النوع الأول من البيانات البيانات الرئيسية البيانات هي سجل للكائنات العالمية الموضوعية. عند تسجيل الأشياء أو الأشخاص ، تسمى هذه البيانات البيانات الرئيسية. على سبيل المثال ، فإن موظفي الشركة والطلاب والمعلمين في مدرستنا ، فإن هذه الدورات والشركات والعملاء هي بياناتنا الرئيسية. هذا نوع من البيانات التي تسجل الكائنات العالمية الموضوعية.

يسمى النوع الثاني من البيانات بيانات المعاملة أو بيانات المعاملة جوهر الأحداث المسجلة الموجودة في العالم الموضوعي. على سبيل المثال ، محاضرة عن عدد واضح ، وماذا ، وماذا ، وعدد الأشخاص الذين شاركوا ، ومدى وقت المحاضرة. هذه المرة سجل الحادث هو سجل لبيانات التداول. لقد قلت للتو أن الناس والأشياء كانت الآن للتو ، والآن هم بالفعل حادث. هذا نوع من البيانات. بالنسبة للشركة ، يعد سجل أوامر المبيعات وسجل مكالمات العميل وسجلًا لمطالبات العملاء التأمين معاملة. عندما تعمل شركة ما ، هناك بعض الأشخاص والأشياء. هؤلاء الأشخاص والأشياء لها بعض الحوادث. الأنشطة التجارية الرئيسية هي أحداث. هذه البيانات هي النوع الثاني من البيانات.

يسمى النوع الثالث من البيانات بيانات التحليل الإحصائي جوهر يشير إلى بعض المؤشرات التي تحلل في المؤسسة. نظرًا لأن الشركة تعمل ، فهناك دائمًا بعض الأشياء ، مثل مقدار ما هو عملاء ، وكم معدل المقعد في محاضراتنا اليوم ، وعدد الأشخاص الذين يأتون. هذه بعض بيانات نوع البيانات الإحصائية. عدد العملاء المتاحين ؛ كم عدد أوامر المبيعات التي يمكن تقديمها لبيانات المعاملات ، وكمية المبيعات التي يتم بيعها ، وكمية المبيعات التي يتم بيعها. البيانات التي تصف عملية التشغيل الحقيقية للمؤسسة

يسمى النوع الرابع من البيانات البيانات المرجعية جوهر بعض البيانات أكثر تفصيلًا وموحدة. مع البيانات المرجعية ، تكون البيانات المرجعية عادةً بعض قيمة الرمز ، مثل مستوى العميل ، بما في ذلك بطاقات البلاتين ، والبطاقات الذهبية ، والبطاقات الفضية ، والعملاء العاديين. هذه الأنواع الأربعة من العملاء. هذه الأنواع الأربعة من العملاء. في الواقع ، هذا هو مستوى عملائنا. هناك 01 أو 02 أو 03 أو 04 أو ABCDs لتمثيل المستوى. هذا النوع هو بيانات مرجعية. على سبيل المثال ، يقوم شخص ما باستدعاء ما إذا كانت هذه المكالمة عبارة عن مكالمة محلية أو تجوال ، سواء كانت التجوال المحلي أو التجوال الدولي. هذه الأنواع هي بيانات مرجعية لجعل قيمة تعريف البيانات أكثر توحيدًا.

يسمى النوع الخامس من البيانات بيانات البيانات الوصفية جوهر إعطاء بيانات 2.18 ، والتي قد تكون ارتفاع لاعب كرة السلة. أضف وحدة إلى M. هذا الارتفاع. 2.18 إذا قمت بإضافة تاريخ ، فقد يكون يوم اليوم. يتم وصف البيانات الوصفية لوصف بعض البيانات. إذا أعطيت القيمة 2.18 ، فأنت لا تعرف ما يعنيه ، هذه البيانات غير متوفرة. يجب وصفها بوضوح لمعرفة المعنى التجاري الحقيقي لهذه البيانات. يمكن استخدامها لاستخدام هذه البيانات.

إذن ما الذي يشمله في مجال إدارة البيانات وحوكمة البيانات؟

كما هو موضح في الشكل ، فإن المنحنى الفني لحقل إدارة معلومات الشركات في Gartner العام الماضي ، أعلى نقطة هي إدارة البيانات الوصفية ، تحدث اليوم حوكمة البيانات ، بنية البيانات ، تأكيد البيانات ، وإدارة البيانات الرئيسية ، كل ذلك في هذا المنحنى جوهر الأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو أن نقطة اللون الأحمر لديها بيانات كبيرة ، وحوكمة البيانات الكبيرة ، وتكنولوجيا أخرى. معنى اللون الأحمر ، قبل أن تصل هذه الصورة إلى تطوير مستقر ، قد تنتهي صلاحية كلمة البيانات الكبيرة ، ولم يعد الجميع يتصلون. من ناحية أخرى ، يؤكد أيضًا أنه بعد تطوير البيانات الضخمة ، قد يكون بعيد المنال بعد تطوير السنوات القليلة الماضية. تصبح طبيعية مرة واحدة ، لم يعد الجميع يتصلون بالبيانات الكبيرة ، وربما البيانات نفسها. البيانات مثل هذا ، ولكن عندما خرجت لأول مرة ، شعر الجميع أن كمية البيانات كانت كبيرة جدًا ولم يكن من السهل التعامل معها ، لذلك كان يطلق عليها البيانات الكبيرة ، والآن لم يعد الجميع يتصلون مثل هذا ، المزيد من البيانات نفسها. هذا اتجاه مثير للاهتمام للغاية.

هذه الترجمات هي أيضًا بعض الموضوعات التي نشعر بها أكثر اهتمامًا في مجال إدارة البيانات وحوكمة البيانات. قد لا ترى البيانات الكبيرة هنا. يجب إنتاج هذا الكتاب في الخارج في عامي 2009 و 2010. في ذلك الوقت ، لم يكن مفهوم البيانات الكبيرة شائعة. في الإصدار الثاني من هذا العام ، سيكون هناك محتوى بيانات كبير. هذا الكتاب معترف به أكثر من قبل الصناعة على المستوى الدولي والمحلي. العديد من عملائي يقومون بإدارة البيانات في فريق المشروع ، وكلهم.

تقسم DAMA إدارة البيانات إلى عشرة مجالات:

إدارة بنية البيانات

تطوير البيانات

تشغيل البيانات

البيانات الوصفية (وصف ومعنى البيانات)

جودة البيانات

أمن البيانات

إدارة المستندات والمحتوى (إدارة البيانات غير البنية)

إدارة مستودع البيانات

إدارة البيانات الرئيسية

مراقبة البيانات

إطار نظام المعرفة لإدارة البيانات ، حوكمة البيانات جزء منه ، دعونا نميز ما هي الحوكمة وما هي الإدارة؟ في بعض الأحيان يتحدث الجميع عن حوكمة واسعة ، ويتحدث البعض عن الحكم الضيق. نكتب المعايير الوطنية ونشارك في كتابة بعض المعايير. هناك صورة جيدة تقسم الفرق بين حوكمة البيانات وإدارة البيانات. الحوكمة أعلاه ، الإدارة أدناه. أنشطة الإدارة هي دورة PDCA ، من التخطيط والبناء والتشغيل إلى الإشراف ؛ أدلة الحوكمة ، وتقييم أنشطة الإدارة التالية والإشراف عليها. أنشطة الحوكمة هي المزيد من العمل الاتجاهي ، وأنشطة الإدارة هي أنشطة محددة.

هناك اختلاف في إدارة البيانات وإدارة البيانات لأنه في الممارسة المنزلية ، في كثير من الأحيان يتم خلط هاتين الكلمتين ، وليس متميزًا جدًا ما هو الحكم وما هي الإدارة. ومع ذلك ، في الواقع ، تختلف الحوكمة عن التقييم والتوجيه والإشراف على أنشطة الإدارة. الحوكمة والإدارة مختلفة. أعتقد أننا يجب أن نكون أكثر وضوحًا في المفهوم ، لأنه من خلال مفهوم واضح ، من الأسهل تنفيذ العمل ، ولن نأخذ الكثير من الالتفافات.

بعد ذلك ، نناقش بشكل أساسي الحوكمة العامة ، والتي ستضيف بنية البيانات وجودة البيانات والبيانات الوصفية والمحتوى الآخر.

الجميع يرى نموذج DAMA. ما هي العلاقة بين هؤلاء المعجبين؟ يمكنك مناقشته.

نظرة أولى على العلاقة بين بنية البيانات وتطوير البيانات وتشغيل البيانات جوهر عندما لا يكون لدى الشركة بيانات إلى البيانات ، أو بيانات من مبعثرة إلى التركيز ، فإن هذه المهام الثلاث هي عملها الأساسي. لاستخدام البيانات ، يجب علينا تصميم وتخطيط بنية البيانات. إن تشغيل البيانات هو ثلاث مهام أساسية. مع هذه الوظائف الثلاث ، يمكننا استخدام البيانات من مبعثر إلى تركيز البيانات. هذه هي المرحلة الأولى. في الواقع لا يكفي إكمال هذه المرحلة. بياناتك غير متوفرة. يجب إدارة خصائص البيانات الثلاثة: إدارة البيانات الوصفية ، وإدارة جودة البيانات ، وإدارة أمن البيانات.

الصعود ، إنه مخطط بيانات خاص. سواء كانت البيانات الرئيسية ، أو مستودع البيانات ، أو البيانات غير المنظمة ، أو البيانات الكبيرة ، يجب القيام بالمهام التالية. ما إذا كان أي من البيانات المذكورة أعلاه أو حل أي منصة لا ينفصل عن المحتوى التالي.

حوكمة البيانات في الأعلى ، لضمان تنظيم جميع المهام التالية والموظفين في مكانها. هناك بعض الأنظمة الموحدة التي يمكن أن تعمل معًا ، بدلاً من محاربة بعضها البعض. DAMA

ITITITITITITITITITITITIT

DAMA IT IT Leaders arranged them to solve data management problems and solve these data quality problems. They must not only do data experts. They must not only be technical experts. They must assume part of the management and coordination functions. Therefore, there is a management office in الوسط.

CRM

اذهب للأعلى،

Date Steward ITIT

صناعة القرار جوهر

ITIT IT

هذا هو طريقة محددة لحوكمة البيانات جوهر