云端数据治理 pdf下载
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内容简介
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内容简介
本书瞄准云计算和大数据产业,论述云计算环境下的数据治理成熟度模型规范,为用户提供通用的数据治理模型方法;针对国内外市场对云端数据治理的迫切需求,给云端数据治理的用户提供*佳实践方法;给出云端数据治理成熟度的评估方法和流程,帮助用户开展云端数据治理成熟度评估并实现用户的数据治理成熟度持续改进;进行云端数据治理示例分析,对云端数据治理成熟度应用和评估方法予以说明,并给出实施方法和应用步骤。
作者简介
刘小茵,工业和信息化部电子第五研究所高级工程师,国家信息技术服务标准(ITSS)云计算工作组成员,参与《信息技术服务 云服务分类》、《信息技术 云服务 服务质量评价指南》、《信息技术服务 云服务 服务级别规范》、《信息服务技术 云服务 云服务参考架构》及《云服务可信性规范》等标准编写。
精彩书摘
《云端数据治理》:
4.执行差距分析
差距分析是指在战略实施的过程中,将数据治理现状与数据治理战略目标进行对比分析,为策划数据治理项目提供依据。
组织可以通过现场调研、人员访谈、文件审阅及现场查看等方式,了解组织云端数据治理体系现状,然后与云端数据治理成熟度模型进行对比分析,发现组织在云端数据治理体系中存在的差距。执行差距分析的过程可以包括以下环节。
1)定义评估的组织范围
数据治理活动的参与范围是有边界的,不同规模和性质的组织参与到数据治理的部门和人员数量存在较大差距。对于小型组织,数据治理可能就是面向整个组织的,而对于大型的、跨地域的组织,数据治理可能是多个部门开展小范围数据治理活动的集合。评估范围选择太大,会导致差距分析工作复杂,范围选择太小,会影响评估结果的客观性。因此,执行差距分析时的评估范围应当采取适中原则,选取参与程度较高的部门、与数据流程接触较为紧密的人员、与组织业务目标最贴近的数据。
……
4.执行差距分析
差距分析是指在战略实施的过程中,将数据治理现状与数据治理战略目标进行对比分析,为策划数据治理项目提供依据。
组织可以通过现场调研、人员访谈、文件审阅及现场查看等方式,了解组织云端数据治理体系现状,然后与云端数据治理成熟度模型进行对比分析,发现组织在云端数据治理体系中存在的差距。执行差距分析的过程可以包括以下环节。
1)定义评估的组织范围
数据治理活动的参与范围是有边界的,不同规模和性质的组织参与到数据治理的部门和人员数量存在较大差距。对于小型组织,数据治理可能就是面向整个组织的,而对于大型的、跨地域的组织,数据治理可能是多个部门开展小范围数据治理活动的集合。评估范围选择太大,会导致差距分析工作复杂,范围选择太小,会影响评估结果的客观性。因此,执行差距分析时的评估范围应当采取适中原则,选取参与程度较高的部门、与数据流程接触较为紧密的人员、与组织业务目标最贴近的数据。
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