什麼是資料治理，為什麼要標準化？

資料治理是標準化和共享所有資料。

相較於傳統園區資料共享平台，三盟科技資料治理共享平台在支援中心資料庫資料共享的基礎上，增加了對源業務資料的標準化共享支援，解決了傳統解決方案標準化共享覆蓋不全的問題，真正實現了全量資料的標準化共享。 三盟科技採用先進的資料項標準管理技術，對教育部行業標準的資料項級進行拆解，根據學校現有的資料情況，重構校本資料項標準，可對各源系統資料進行標準化對映，並註冊到資訊資源目錄，實現全量資料的標準化和共享。

近年來，資料治理和交換變得非常流行，因為2015年數字校園的共享實際上只是為了滿足基本的業務共享和門戶展示，無法支援資料要求更高、共享範圍更廣的智慧校園和大資料應用建設。 資料歸一化是乙個預處理步驟，允許將資料歸一化到特定範圍，以確保反向傳播中更好的收斂。 三盟科技資料治理與交換平台首先進行資料標準化（可採用機械化治理機），再依託資訊資源目錄進行共享，可實現全資料標準化共享、資料標準智慧型匹配、一站式資料管理、嚴格的資料私隱管理、多樣化的資料價值呈現。

只有做好資料治理，讓資料更準確、更完整、更安全、更合規，才能釋放資料的無限潛能，挖掘更多有價值的資料應用，為高校管理創造價值。

目前很多企業提出基於資料項做資料治理，但只提出了資料項治理的概念，雖然已經建立了資料項資訊查詢平台，但資料項與真實資料的對映、資源修改的聯動、檢測規則的繫結等資料項系統功能尚未建立， 並且這些標準無法在實際資料中實施。三盟科技AIOD資料治理與交換平台採用先進的分布式技術和人工智慧技術，並整合成熟的資料項標準治理體系，為學校建立完整的資料中心。 同時，幫助學校建立跨部門資訊資源目錄，打破資料孤島，提供規範化的資料質量監測服務和校園資料的典型應用。

目前，其概念在行業內還沒有統一的標準定義，我們可以認為，資料治理本質上是對乙個組織（企業或部門）的資料進行評估、引導和監督的過程，從收集整合到分析管理和利用（EDM），通過提供創新的資料服務為企業創造價值。

資料治理協會（DGI）認為，企業不僅需要乙個管理資料的系統，還需要乙個完整的規章制度體系。 資料治理基本涵蓋了企業中所有與資料相關的內容，因此需要仔細考慮整個企業，包括工作流、涉及人員和所使用的技術，以確保資料的可用性、一致性、完整性、合規性和安全性，並確保整個資料生命週期的高資料質量。

資料治理包括以下幾個方面：

1、資料集中化儲存與管理：為降低資料治理的難度、成本和複雜性，建立資料集中化管理體系，減少資料複製和分散儲存，提高資料的集中度和整合度。

2、資料儲存有合理的期限和方法：資料儲存有明確的生命週期管理，可以根據資料的重要性和資料使用者的訪問情況，在資料儲存生命週期的不同階段採取有針對性、差異化的儲存策略。

3、資料的統一處理和整合：為了滿足資料治理組織設定的資料標準和質量要求，需要使用統一的工具和規則對資料進行處理和整合。

4、資料易取：資料應非常方便資料使用者獲取和使用，但在滿足資料標準的情況下，資料質量和資料治理的資訊保安要求。

5、資料訪問完全受控：由於資料資產的重要性和可複製性，不可避免地需要對資料的訪問、獲取和儲存進行安全控制，以避免企業核心資產的洩露，造成無法彌補的損失。

介紹：

資料治理是20世紀90年代興起的乙個概念，資料治理的主要目標是清理客戶資料，完善資料標註，保證組織資料的完整性。 隨著企業規模的不斷擴大，資料技術管理相關理論不斷成熟和完善，企業資料治理的重要性在業內達成廣泛共識，即資料不僅是有價值的，而且是企業具有競爭價值的資產。

為了使資料對數位化建設的使用者具有一致性、準確性和及時性，使資料更容易被使用者理解，並實現資料資產價值的最大化，企業需要對現有資料進行管理。

資料治理分析是：篩選和整合海量資料，以便使用者能夠跟進資料的實時情況，使使用者能夠更準確、更快速地對資料業務進行合理的分析和判斷實現資料驅動型業務達到企業增值的目的。 基於大資料技術開發的資料分析平台系統，通過從多個業務系統到趙子先健資料庫、ODS中間庫到資料倉儲模型的處理過濾，再對模型元件進行繫結，實現資料的視覺化展示，讓使用者對不同業務的資料進行更生動的觀察和分析。

既然是資料治理分析，它就在“分類和分析”。在此之前，您需要做資料“治理”。。我們通常需要把第乙個資料標準化資料標準化是對統計資料進行索引化，資料標準化處理主要包括：資料共化學處理跟無量綱加工兩個方面。 隨著人們研究領域的不斷拓展，他們所面對的評價物件也越來越複雜，按照書本上的單一指標來評價事物往往是不合理的，因此需要多指標資訊處理資料來獲得使用者想要的更準確、更有用的業務資料。

資料治理首先要確定資料的幾個關鍵方面：

資料定義和分類：通過對不同型別的資料（如結構化、半結構化和非結構化資料）進行定義和分類，以更好地管理和利用資料。

2.資料所有權和責任：明確資料辦公室的權利和責任，確定哪些部門或個人負責收集、維護和管理特定型別的資料。

這有助於確保資料的合法性、完整性和可靠性，並避免資料管理中的混亂和衝突。

3.資料生命週期管理：定義資料的生命週期，從資料的建立、收集、儲存、處理、共享到最終銷毀或歸檔。 這有助於確保資料的安全性、合規性和有效性，並正確規劃資料儲存和備份策略。

4.資料質量標準：明確資料質量標準和指標，包括準確性、完整性、一致性和及時性。 這有助於評估和提高資料質量，提高資料分析和決策的準確性和可靠性。

5.資料訪問和許可權控制：明確資料的訪問和控制機制，確保只有授權人員才能訪問和使用特定資料，並保護敏感資料。

6.資料私隱與合規：明確資料私隱保護與合規要求，包括個人身份資訊（PII）和敏感資料的合規處理，以及使用者私隱保護。 這有助於遵守相關法律法規，維護客戶信任和企業聲譽。

確定這些關鍵領域可以幫助組織更好地管理其資料並確保其資料的質量、安全性、合規性和有效性，從而提高其資料的價值和支援業務決策的能力。

資料治理首先要明確資料的意義、歷史價值和質量。

1.資料的意義：明確資料為企業決策和運營提供的有用資訊，包括資料的質量、型別、準確性、可靠性等，從而深入了解資料的價值和用途。

2.資料的價值：定義資料的經濟、戰略和社會價值，包括其能力、創新和競爭優勢，以保護和提高其價值。

3.資料質量：明確資料質量的要求和標準，包括資料的準確性、完整性、一致性、可信度等，從而充分把握資料質量，優化資料質量。

通過明確資料的意義、價值和質量，企業可以清楚地了解資料的重要性、價值和質量，完善資料治理體系和流程，提高資料管理的效率和質量，保證企業業務決策和運營的可靠性和有效性。

資料標準化處理主要有兩種型別：索引一致性處理和無量綱處理。 1、指標的一致性處理和指標的一致性處理，主要解決了資料模仿屬性不同的問題。 例如，當我們評估一些不同指標的作用時，某一類指標的值越大越好，我們稱之為正指標，如診斷符合率、病床平均周轉率等; 還有一類指標，數值越低越好，我們稱之為逆向指標，如平均住院時間、圍產期嬰兒死亡率等。

在這種情況下，如果這兩類指標在相同價格下綜合作用，由於它們的作用方向不同，直接新增不同性質的指標不能正確反映不同方向產生的綜合結果，這時就需要進行反向指標的一致性， 改變反向指數的性質和方向，使所有指標的作用方向一致，從而獲得適當的結果。