¿Qué incluye la gestión de activos de datos?

La gestión de activos de datos incluye ocho aspectos de la gestión: gestión de estándares de datos, gestión de modelos de datos, gestión de metadatos, gestión de datos maestros, gestión de calidad de datos, gestión de seguridad de datos, gestión de valor de datos y gestión de intercambio de datos.

1. Los estándares de datos se refieren a las limitaciones que garantizan la coherencia, precisión y normatividad del uso e intercambio interno y externo de datos. La primera actividad clave de la gestión de estándares de datos es comprender los requisitos para la estandarización de datos. , es decir, cualquier actividad de gestión debe estar estrechamente integrada con la planificación estratégica y las necesidades empresariales de la empresa.

La segunda actividad clave de la gestión de estándares de datos es formular sistemas y especificaciones de estándares de datos. La tercera es formular los métodos de gestión correspondientes y los requisitos del proceso de implementación.

2. El modelo de datos es una abstracción de las características de los datos del mundo real. Hay tres modelos de datos:

Modelo conceptual. El modelo conceptual está orientado al usuario y es objetivamente práctico. La construcción del modelo conceptual en sí no tiene nada que ver con la arquitectura de la base de datos o el almacén de datos.

Sobre la base del modelo conceptual, se puede construir un modelo lógico. El modelo lógico está orientado al negocio y se utiliza para guiar la implementación de algunos sistemas de bases de datos.

El modelo físico se basa en el modelo lógico y está orientado a la representación física del ordenador, tiene en cuenta el sistema operativo, modelo de hardware, etc., y describe la estructura de los datos del mismo. medio de almacenamiento.

3. Gestión de metadatos, tomando como ejemplo una tabla bidimensional. Si desea describir la información de una tabla bidimensional, puede describir cada fila y página de la misma, o puede extraerla. algunas abstracciones o abstracciones en la tabla son información de nivel superior, como los campos de estas tablas o la estructura de la tabla y el tamaño de la tabla, etc., describiendo así los datos de esta tabla.

Puede ayudar a rastrear y registrar información clave y comprender rápidamente los riesgos que pueden causar los cambios en los metadatos.

Una aplicación muy crítica de los metadatos es el análisis de linaje y el análisis de impacto. A través del análisis de linaje y el análisis de impacto, puede comprender la dirección de los datos, saber de dónde provienen y a dónde van, y puede hacerlo. También cree mapas de datos y datos. El catálogo extrae automáticamente información de metadatos para comprender los activos de datos actuales de la empresa.

4. Gestión de datos maestros, como datos de proveedores, datos de materiales, datos de clientes y datos de empleados. La gestión de datos maestros permite a las empresas utilizar datos consistentes y compartidos entre sistemas, reduciendo así los costos y la complejidad y respaldando aplicaciones de integración de datos entre departamentos y sistemas.

Las actividades clave de los datos maestros incluyen la identificación de datos maestros, la definición y el mantenimiento del esquema de datos maestros y la sincronización de la base de datos con la base de datos maestra.

La gestión de datos maestros se ha convertido en el punto de entrada para que las empresas lleven a cabo la gestión de activos de datos en muchas industrias. Mediante la clasificación y gestión de datos maestros, se establecerá una referencia para los datos, ahorrando mucha mano de obra y recursos materiales para la posterior gestión de estándares de datos.

5. La gestión de la calidad de los datos puede ayudar a las empresas a obtener datos limpios y claramente estructurados, que luego pueden mejorar el nivel de las aplicaciones y servicios de datos. Los indicadores de medición de la calidad de los datos generalmente incluyen integridad, estandarización, coherencia, precisión, singularidad y puntualidad.

El coste del proceso de gestión debe tenerse en cuenta a la hora de definir la gestión de la calidad de los datos. También debe integrarse estrechamente con las necesidades comerciales de la empresa para encontrar un punto de equilibrio. Otras actividades clave de la gestión de la calidad de los datos incluyen la medición continua, el seguimiento de la calidad de los datos, el análisis de las causas fundamentales de los problemas de calidad de los datos, la formulación de planes de mejora de la calidad de los datos, el seguimiento de las operaciones y el rendimiento de la gestión de la calidad de los datos, etc.

6. La gestión de la seguridad de los datos implica principalmente establecer algunos niveles de seguridad para los datos para evaluar los riesgos de seguridad de los datos y mejorar las especificaciones técnicas relacionadas con la gestión de la seguridad de los datos. A lo largo de su ciclo de vida, incluida la generación, almacenamiento, uso, intercambio, destrucción, etc., de datos, puede gestionarse antes del evento, controlarse durante el evento y auditarse después del evento.

7. La gestión del valor de los datos permite a las empresas optimizar y maximizar la liberación del valor de los datos midiendo el costo de los datos y el valor de la aplicación de los datos. La medición del valor de los costos se puede evaluar desde la perspectiva de los costos de recopilación, almacenamiento y computación, así como los costos de operación y mantenimiento. También se puede evaluar desde la perspectiva de la actividad de los datos y la economía de los escenarios de aplicación de la calidad de los datos.

El costo de los datos y las dimensiones de evaluación del valor de los datos se pueden vincular principalmente a sus propios escenarios de aplicación y necesidades comerciales.

Los métodos típicos de evaluación del costo y el valor de los datos incluyen el método de costos, el método de ingresos y la comercialización.

8. Gestión del intercambio de datos, incluido el intercambio interno de datos, la circulación externa y la apertura al mundo exterior. Las actividades clave de la gestión del intercambio de datos incluyen la definición de indicadores de operación de activos de datos, el diseño de planes de gestión, etc.