如何做好数据管理？企业要做好数据管理，可以从以下几个方面入手：建立数据标准体系：制定业务、技术、管理三大标准：业务标准规范流程，技术标准规范数据结构，管理标准规范执行。明确需求，建立数据驱动文化：根据企业实际需求，推动数据标准的建设，并确保全员理解并接受数据驱动的理念。实施数据标准建设流程：需求明确：明确企业数据管理的具体需求，那么，如何做好数据管理？一起来了解一下吧。
数据标准是数据治理的核心，是规范数据类型、格式和应用的一套管理制度、流程和工具的组合，旨在确保数据的完整性、准确性、及时性、一致性和唯一性。
企业要做好数据管理，可以从以下几个方面入手：
建立数据标准体系：
制定业务、技术、管理三大标准：业务标准规范流程，技术标准规范数据结构，管理标准规范执行。
明确需求，建立数据驱动文化：根据企业实际需求，推动数据标准的建设，并确保全员理解并接受数据驱动的理念。
实施数据标准建设流程：
需求明确：明确企业数据管理的具体需求，确保数据标准建设的针对性。
制定与讨论：分配任务到各部门，通过讨论提炼业务指标，建立规范的数据模型。
落地执行：将制定好的数据标准应用到业务系统中，并监督执行，持续优化。
加强数据质量管理：
标准化培训：对业务流程进行标准化培训，确保数据与流程的一致性。
1. 数据治理的五个步骤包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
2. 数据资源梳理是从业务视角整理组织的数据资源环境和清单，包括组织机构、业务事项、信息系统以及数据库、网页、文件和API接口形式的数据项资源。输出物是各类数据资源清单。
3. 数据采集清洗通过ETL工具如DataX和Pentaho Data Integration，将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
4. 基础库主题库建设涉及将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据是核心实体数据，如智慧城市中的人口、法人、地理信息等。主题数据是某个业务主题的数据，如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查等。分析数据是基于业务主题数据综合分析得出的结果数据，如企业综合评价、产业区域分布等。
5. 元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性进行管理，并将数据项的业务含义与数据项关联，便于业务人员理解数据库中的数据字段含义。
6. 血缘追踪用于快速定位数据错误，通过在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，建立数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。
7. 数据资源目录应用于数据共享场景，如政府部门之间的数据共享，基于业务场景和行业规范创建，依托于元数据和基础库主题实现自动化数据申请和使用。
在数据全生命周期管理中，亿信华辰凭借14年的行业经验，提出智能数据全生命周期管控方案。此方案从数据的采集、存储、管理与应用四个方面展开，为政企数字化转型提供了一站式解决方案。
在数据采集阶段，亿信华辰的i@Report平台集成了模板定制、数据报送、汇总查询与流程定义功能，具备灵活的采集方式，支持WEB填报与离、在线填报。这一平台极大地提升了数据采集效率与数据质量，降低了手工填报的资源投入，推动数据采集向智能化过渡。
数据存储与处理方面，亿信华辰的PetaBase-s平台采用了MPP+Hadoop的混合架构，具备实时性与高效处理能力。该平台能够应对不同类型的海量数据存储需求，提供万亿数据秒级响应，为企业的实时分析提供了坚实的数据支撑。
数据管理过程中，亿信华辰的睿治平台涵盖了元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据集成、数据交换、数据资产、数据生命周期与数据安全等九大功能模块。这一平台帮助政企实现数据融合与质量提升，确保数据的可信任性、安全性、可访问性、兼容性与及时性，支持从全局角度出发制定战略规划，形成至上而下的数据治理流程。
数据应用阶段，亿信华辰的亿信ABI平台集成ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报与移动应用等功能，实现了数据填报、处理、分析一体化，为政企提供一站式数据服务。
主数据管理对于企业的数字化转型、数据质量至关重要，主数据的质量是基石。要有专业的设立专门的团队/部门进行管理。
1、确定主数据建立的目的，范围：主数据主要为后期提供哪些服务、主数据需要设定的范围是什么？比如最基本的：人员、产品、辖区、客户等
2、建立主数据库：标准的、唯一的主数据，并且是结构化的数据，建好字段和扩展更新基础
3、明确主数据维护、更新规则：主数据在使用的过程中，会有新增、删减、变更等情况发生，要有明确的规则和流程
4、与使用主数据的团队做好衔接、避免规则不清晰、定义不准确的情况发生。
5、做好过程管理、知识管理，文档和手册维护、存档，人员培训，人员的稳定性有时候决定着数据维护的稳定性。
要做好EAST数据治理，可以从以下四点着手：
1. 树立数据治理观念 金融机构应深刻认识到数据治理的重要性，这不仅是满足外部监管的需要，更是推动自身数字化转型和加强风险管理的基础。 高层领导应从战略层面给予高度重视，积极推动构建全面的数据治理文化，确保数据治理理念深入人心。
2. 明确职责与权责匹配 建立多层次的数据治理架构，明确各部门在数据治理中的具体职责，确保权责清晰、分工明确。 制定科学的管理制度，涵盖数据管理的各个环节，如数据采集、存储、处理、使用等，确保数据治理有章可循。 加强专业队伍建设，提升数据治理人员的专业素养和技能水平。
3. 自下而上的问题识别与整改 遵循EAST等监管标准，从源头查找数据问题，这依赖于健全的检核规则、完整的信息资料和专业人员的调研能力。 对数据问题的产生环节进行详细分类，追溯问题根源，制定针对性的整改措施。 确保整改措施得到有效执行，并持续跟踪整改效果，形成闭环管理。
4. 建立数据质量监控体系 建立数据质量监控体系，实时监测数据全生命周期，包括数据的采集、处理、存储、使用等环节。
以上就是如何做好数据管理的全部内容，要做好EAST数据治理，可以从以下四点着手：1. 树立数据治理观念 金融机构应深刻认识到数据治理的重要性，这不仅是满足外部监管的需要，更是推动自身数字化转型和加强风险管理的基础。 高层领导应从战略层面给予高度重视，积极推动构建全面的数据治理文化，确保数据治理理念深入人心。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
