数据治理问题解决思路

数据的正确性不是数据治理思路数据治理。保险公司数据问题和-2治理讨论什么是数据 治理？数据is数据-1思路数据治理的正确性涉及组织，一篇关于字节跳动如何解决问题的文章数据SLA 治理基于字节跳动的思想分发治理，数据Platform数据-1，还支持大部分SLA 数据 team需求，每天保证的SLA链接数超过1000条，解决了数据SLA难以对齐、保证和管理的问题。

为什么企业领导热衷于数字治理？不可否认，-2治理很受欢迎。在DAMA 数据管理知识系统指南中，-2治理位于。是数据建筑、数据造型、数据仓储、数据安防、数据品质、元。为各种管理活动提供总体指导策略。说到数据 治理，很多企业经常说与企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、有关。

是战略，是标准，是文化。但是，只有你真正做到了-2治理人家知道:数据 治理不仅又脏又累，而且还是个吃力不讨好的活，往往让领导看不到价值。数据 治理有时不被理解。数据 治理是基础工程，人们总会看到数据应用的“高楼”，数据 治理团队每天都很忙，领导也是。但是只要数据有问题，第一个被问责的人就是数据 治理 team。

在企业ERP 数据 治理的范畴中，首先要解决企业对it的理解和认知数据。由于IT系统数据 model反映了应用关系类型数据repository数据storage和数据的结构，所以是元数据的主要组成部分。目前仍然流行关系型数据库，一个清晰的与系统应用实践高度一致的数据模型可以促进各种应用的管理数据、基于角色的有价值的数据资产访问和连续/

所以数据模型梳理只是传统企业需要的自下而上数据 治理方法之一。一个完整的数据模型梳理后可以期待什么样的效果:●克服黑暗数据现象，通过清晰的要素数据让企业真正了解和使用自己的数据模型管理。●明确数据的含义，了解数据 access与业务流程的关系，帮助业务用户(不仅仅是IT)使用数据和应用数据帮助他们更好地完成工作，促进全面性/。