数据治理通用术语是什么

问答网首页 > 网络技术 > 网络数据 > 数据治理通用术语是什么

数据治理是组织内确保数据质量、安全性和可用性的一系列策略、流程和实践。它涉及对数据生命周期的全面管理，包括数据的创建、存储、使用、共享、维护和销毁。数据治理的目标是提高组织的数据价值，减少数据风险，并确保数据符合法律法规要求。数据治理的通用术语包括：数据治理框架（DATA GOVERNANCE FRAMEWORK）：一个结构化的方法，用于指导组织如何管理其数据资产。数据质量（DATA QUALITY）：数据的准确性、一致性、完整性、可靠性和时效性。数据安全（DATA SECURITY）：保护数据免受未经授权访问、披露、篡改或破坏的措施。数据治理政策（DATA GOVERNANCE POLICY）：定义组织如何处理数据的政策和程序。数据治理团队（DATA GOVERNANCE TEAM）：负责实施和维护数据治理政策的团队。数据治理过程（DATA GOVERNANCE PROCESSES）：一系列步骤和方法，用于管理和控制数据活动。数据治理标准（DATA GOVERNANCE STANDARDS）：制定的数据治理规则和最佳实践。数据治理工具（DATA GOVERNANCE TOOLS）：帮助组织执行数据治理任务的软件和应用程序。数据治理模型（DATA GOVERNANCE MODELS）：描述数据治理结构和流程的模型。数据治理审计（DATA GOVERNANCE AUDIT）：对组织的数据治理实践进行评估的过程。这些术语共同构成了数据治理领域的基础知识，帮助组织建立有效的数据管理体系，以支持决策制定、合规性和业务增长。

杀手书生

数据治理是组织内部对数据资产进行管理、控制和优化的过程，以确保数据的质量和可用性，支持业务决策，并符合法规要求。它涉及多个领域，包括但不限于数据质量、数据安全、数据隐私、数据标准、数据架构以及数据生命周期管理等。数据治理的核心原则包括：统一性和标准化：确保所有数据源和数据产品遵循相同的规则和标准，以减少歧义和错误。责任明确：每个参与方（如数据创建者、使用者、管理者等）都应清楚自己的职责和角色。持续改进：通过定期审查和优化来提升数据治理的效率和效果。灵活性与适应性：随着业务需求和技术的变化，数据治理策略需要能够灵活调整。合规性：遵守相关法律法规，如GDPR、HIPAA等，保护个人隐私和敏感信息。利益相关者参与：确保所有相关的利益相关者（包括员工、客户、供应商等）参与到数据治理的过程中。数据治理的通用术语可能包括：数据治理委员会：一个负责制定和执行数据治理策略的高层机构。数据目录：一个包含组织中所有数据资源详细信息的数据库。数据质量指标：衡量数据准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性的指标。数据分类：将数据根据其敏感性、重要性或使用频率进行分类。数据治理工具：用于管理和监控数据的工具和技术。数据生命周期管理：从数据的创建到销毁整个生命周期的管理过程。数据治理框架：一套定义了数据治理原则、流程和实践的文档。数据治理是一个动态过程，需要不断适应新的挑战和机遇。

挽你眉间

数据治理是一个组织内部确保数据质量、安全和合规性的过程，其目的是提高数据的可用性、准确性、完整性和一致性，并确保数据能够支持组织的决策过程。数据治理包括一系列策略、流程、技术和方法，用于指导和管理数据的创建、维护、使用和销毁。数据治理的通用术语包括但不限于：数据治理委员会（DATA GOVERNANCE BOARD）：一个由高层管理人员组成的委员会，负责监督和指导整个组织的数据治理活动。数据治理策略（DATA GOVERNANCE POLICY）：定义了组织如何管理数据的政策和程序。数据治理框架（DATA GOVERNANCE FRAMEWORK）：一套指导原则和实践，帮助组织建立和维护数据治理结构。数据治理标准（DATA GOVERNANCE STANDARDS）：为组织提供关于数据治理最佳实践和要求的官方指南。数据治理工具（DATA GOVERNANCE TOOLS）：用于监控、控制和管理数据的工具和技术，如数据质量管理系统、元数据管理系统等。数据治理流程（DATA GOVERNANCE PROCESSES）：一系列步骤和活动，用于实施数据治理策略和框架。数据治理技术（DATA GOVERNANCE TECHNOLOGY）：用于支持数据治理过程的技术，如数据仓库、数据集成工具、数据加密和访问控制等。数据治理文化（DATA GOVERNANCE CULTURE）：组织内部对数据治理重要性的认识和态度，以及对数据治理实践的支持和参与程度。数据治理风险（DATA GOVERNANCE RISKS）：可能导致数据质量问题或合规问题的风险，需要通过数据治理来管理和缓解。数据治理审计（DATA GOVERNANCE AUDIT）：对组织的数据治理实践进行评估和检查的过程，以确保符合既定的标准和要求。

免责声明： 本网站所有内容均明确标注文章来源，内容系转载于各媒体渠道，仅为传播资讯之目的。我们对内容的准确性、完整性、时效性不承担任何法律责任。对于内容可能存在的事实错误、信息偏差、版权纠纷以及因内容导致的任何直接或间接损失，本网站概不负责。如因使用、参考本站内容引发任何争议或损失，责任由使用者自行承担。

网络数据相关问答

2026-02-20 大数据应该做什么项目(大数据时代，我们应该如何规划和实施项目？)
大数据项目应该围绕以下几个核心领域来展开：数据收集与整合：首先，需要对各种来源的数据进行收集和整合，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。这要求建立高效的数据采集系统，并确保数据...
2026-02-20 数据处理活动定义是什么(数据处理活动是什么？)
数据处理活动是指对数据进行收集、整理、分析、存储和呈现的一系列过程，以便于从数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务操作。...
2026-02-20 什么是临床试验数据核查(临床试验数据核查是什么？)
临床试验数据核查（CLINICAL TRIAL DATA VERIFICATION，CTDV）是确保临床试验数据的准确性、完整性和可靠性的一系列活动。这些核查旨在检查试验数据的收集、存储、处理和报告过程中是否存在错误或偏...
2026-02-20 数据标注拉框有什么弊端(数据标注拉框操作存在哪些潜在弊端？)
数据标注拉框是一种常见的数据预处理方法，它通过在图像或文本中标记特定的区域来帮助计算机识别和理解这些数据。然而，这种方法也存在一些弊端：过度依赖人工：由于拉框需要人工进行操作，因此这个过程可能会变得繁琐且耗时。此外...
2026-02-20 数据字典中括号表示什么(数据字典中括号代表什么？)
在数据字典中，括号通常表示一个字段或值的特定类型。例如，如果一个字段是“姓名”，那么括号就表示这是一个字符串类型的字段。同样地，如果一个字段是“年龄”，那么括号就表示这是一个整数类型的字段。...
2026-02-20 查找数据用什么语言表示(在数据密集型时代，我们应如何选择一种语言来高效地查找和处理数据？)
查找数据通常使用编程语言来实现，不同的编程语言有不同的功能和特性。以下是一些常用的编程语言及其特点： PYTHON：PYTHON是一种高级编程语言，具有简洁的语法和强大的库支持，适用于数据分析、机器学习等领域。 ...