数据治理(数据模型,数据规范,数据安全,数据成本,元数据,数据质量等)

数据治理是什么?为什么要做数据治理?关于数据治理我们需要做什么?

数据治理无论是在数仓建设过程中还是数仓建设完成之后都是及其重要的,是数据部门基础建设的必经之路,是降本提效,形成企业数据资产的关键一环

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一 数据质量管理

1.1 数据质量基本概念

●数据质量管理(Data Quality Management),是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高
●数据质量管理不是一时的数据治理手段,而是循环的管理过程。其终极目标是通过可靠的数据,提升数据在使用中的价值,并最终为企业赢得经济效益

1.2 影响因素

数据问题的来源可能产生于从数据源头到数据存储介质的各个环节。在数据采集阶段,数据的真实性、准确性、完整性、时效性都会影响数据质量。除此之外,数据的加工、存储过程都有可能涉及对原始数据的修改,从而引发数据的质量问题。所以,技术、流程、管理等多方面的因素都有可能会影响到数据质量。
在企业中,随着企业业务的增长,数据也是一个增量积累的过程。随着数据类型、数据

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