数据治理你认为数据管理的必要性有哪些？

如何做好数据管理

展开全部 数据管理要有明确的规范,从输入人,使用的计算机,票据,输入时刻,数据核对,数据备份几个方面做详细的规定,做好规定的同时,也要规定检查方法和评价方法,保证数据管理是闭环管理.

数据标准在数据治理中的意义是什么？

1.建立统一的数据标准。

目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。

建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。

2.提高数据质量。

电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性，通讯设备和环境因素的影响较大，导致存在大量的空值和垃圾数据。

可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查，找出有问题的数据，通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。

3.数据资产管理。

将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。

并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘（电力需求预测、电力系统优化等）打好基础。

亿信睿治是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，能够为企业提供一站式解决方案，从而打通数据治理全流程。

从而完成企业对于数据治理的要求

结合大数据时代的特点，谈谈数据时代社会治理遇到了哪些挑战

促进社会治理体制从碎片化到网格化的转变。

当前，社会治理碎片化是我国社会治理体制存在的主要问题，具体表现为：承担社会治理职能的各部门各自为政，协同性不足，同时不同部门的职能之间存在交叉和重叠，“信息孤岛”和“信息打架”现象并存。

这种碎片化的社会治理体制使我国的社会治理陷入高成本、低效率的困境。

随着大数据时代的到来，社会治理大数据成为可供所有社会治理主体使用的公共财产。

在这种情况下，实现社会治理大数据的完全共享，不断提升其使用效能、效率和效益，将有助于推动各社会治理主体之间的协同与合作，进而促进社会治理体制从碎片化向网格化转变。

促进社会治理方法从以有限个案为基础到“用数据说话”的转变。

长期以来，基于少数人的社会治理需求推断、预判多数人乃至整个社会现时的或者未来的社会治理需求，基于部分地区的社会治理经验推断整个地区乃至整个国家的社会治理政策和措施，是一种在我国占主导地位的社会治理思维。

数据治理包括哪些方面

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。

　　 数据治理的全过程 　　数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。

从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。

从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合

如何做好安全数据管理工作?

你的题目很大 要做好安全数据管理工作，就要对有关安全数据进行统计分析： 1. 生产前要进行风险评估、隐患排查辨识评价 2. 列出高风险项目名单，制定控制措施 3. 高风险施工时，要适时动态监控，防止重大、群死群伤事故发生 4. 要做好日常隐患排查，将隐患这个基数降低，纠正人的不安全行为 5. 要对隐患类型、数量进行归纳统计，与前期数据进行对比分析，判断隐患、违章发展趋势，确定预警预防措施。

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你认为数据管理的必要性有哪些？

现在国内的企业重硬件，轻软件，中系统，轻应用，重操作，轻数据。

却不知道日积月累的数据才是真正企业的金矿啊，这里面积累了多少企业真实的生产信息。

数据是企业大应用的细胞，通俗点说是企业应用是一个高楼，数据分析和挖掘 是一个盖楼的方式方法，而数据就是大厦的砖头。

如果没有这些砖头，那么大厦就无从起来，如果砖头不标准（数据标准化没到位），大厦盖起来费劲、砖头质量不好（数据的真实性与严肃性没有得到保障）盖得大厦质量无从保障！数据管理是需要持续不断的对企业的信息化进行介入、规范、标准。

需要很大的软硬件投入和人的投入。

总的来说，有一把手的支持或者相应的信息支撑部门，深入了解企业现状，发现潜在的数据应用，并逐步实现出来，提供给企业管理人员，逐步看到数据的作用，这样形成良性循环，数据管理才能做到位