기업이 데이터를 관리하는 방법은 다른 방법과 경로를 사용합니다. 대부분의 기업에서 다음 세 단계는 데이터 거버넌스 솔루션이 착륙할 수 있는 유일한 방법입니다.
첫 번째 단계는 기업 데이터를 수집하고 표준화하는 것입니다.
정보화 분야에서는' 쓰레기가 들어가다, 쓰레기가 나오다' 라는 말이 있는데, 이는 어수선한 데이터로 샘플을 만드는 것을 의미하며, 생성된 연구 성과도 한 푼의 가치도 없다. 데이터 오염은 데이터 생성, 수집, 전송, 유통, 처리, 저장, 추출, 교환 등에서 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터 거버넌스 목표 달성을 보장하기 위해서는 데이터 표준, 데이터 품질, 데이터 파일 교환, 메타데이터, 데이터 수명주기, 1 차 및 2 차 데이터 소스, 데이터 보안, 데이터 책임 등에 대해 일관된 데이터 거버넌스 표준을 형성하는 전체 프로세스 제어가 필요합니다.
두 번째 단계는 데이터 모델 관리 및 레이블 정리입니다.
데이터 거버넌스의 핵심은 데이터 모델 관리입니다. 현재, 기업의 원래 데이터베이스에는 많은 수의 무치수, 모호한 의미, 같은 이름의 이의성, 이명의리, 중복 필드 및 열거 값이 일치하지 않는 필드와 양식이 있습니다. 이러한 문제는 시스템의 데이터 식별에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 모델링은 데이터 구조를 더욱 풍부하고 명확하게 하여 데이터 구경의 통일에 도움이 됩니다. 대량의 데이터 모델이 기업에 침전된 후 데이터 모델 제어 없이 제때에 보존하거나 삭제해야 하기 때문에 이러한 역사적 유산은 차세대 시스템 개조에 많은 어려움을 초래할 수 있습니다.
또한 데이터 레이블은 데이터 엔티티의 특징을 기호로 표현한 것으로, 각 데이터 레이블은 데이터 엔티티를 인식하고 관찰하고 설명하는 각도입니다. 따라서 내부 통합 치수도 중요합니다. 상품 라벨에는 바코드, 사양, 맛, 그림, 포장 등의 정보가 포함되어 있습니다. 고객 라벨에는 성별, 나이, 지역, 취미, 제품 선호도, 구매력, 충성도 등이 포함됩니다.
실제 데이터 거버넌스에서 데이터 자원 카탈로그, 데이터 분류 및 데이터 레이블은 상호 보완적입니다. 좋은 데이터 자원 카탈로그를 만드는 첫 번째 단계는 데이터 자원의 분류를 명확히 하고, 데이터 분류에 따라 자원을 구성하고, 카탈로그를 작성한 다음, 데이터 자원에 레이블을 붙여 사용자에게 더 가까이 다가가고, 관리하기 쉽도록 하여 데이터의 가치를 최대한 발휘하는 것이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 데이터명언)
세 번째 단계는 기업 알고리즘과 인공지능의 응용이다.
엔터프라이즈 데이터 수집 및 표준화, 데이터 모델 관리 및 마크업 후 데이터를 관리하고 해당 알고리즘과 인공 지능을 보완하여 특정 비즈니스 시나리오에 적용할 수 있습니다.
데이터 모델 관리를 예로 들자면, 인공지능은 기업이 경험 모델과 컴퓨터 모델의 완벽한 조화를 이루고 상품과 회원의 지식지도를 구축하는 데 도움이 된다.
메타데이터 관리를 예로 들자면, 인공지능은 구조화되지 않은 데이터를 수집하고, 중요한 정보를 추출하고, 메타데이터를 유지 및 구성할 수 있습니다.
마스터 데이터 관리를 예로 들 수 있습니다. 마스터 데이터는 엔터프라이즈 핵심 운영 단위의 데이터이며 가치 사슬 전체에서 반복되는 기본 데이터이며, * * * 애플리케이션 및 여러 비즈니스 프로세스에 의해 공유되며, * * * * 는 각 사업부와 시스템에서 공유됩니다. 복잡한 데이터의 마스터 데이터 시스템에서는 기계 학습, 자연어 처리 등의 인공 지능 기술을 통해 데이터 일치 규칙을 정의 및 유지 관리하고 마스터 데이터와 관련된 레코드를 식별하고 상호 참조 등의 규칙을 설정할 수 있습니다.
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