数据资产管理：管、存、算、规、治

主要观点总结

本文主要介绍了数据治理体系的相关内容，包括数据准备、数据治理等方面的工作。文中提到了数据管理的职能分类以及数据层次，介绍了数据之“管”、“存”、“算”、“规”、“治”的具体含义和重要性，并强调了数据资产管理是数据分析的重要基础和保障。

关键观点总结

关键观点1: 数据治理体系的重要性

数据分析过程中，数据准备占据大部分时间，而数据治理是确保数据质量的关键。一个好的数据治理体系能够保证数据的可靠性、安全性、准确性，从而提高数据分析的效率。

关键观点2: 数据的层次管理

数据分为不同的层次，包括元数据、参考数据、主数据、一般数据等。每个层次的数据都有其特定的作用和管理方式，对数据进行有效的管理可以确保数据的准确性和完整性。

关键观点3: 数据存储的重要性

数据存储是数据管理中的重要环节，包括数据湖、数据仓库和数据集市等存储方式，都能为数据分析提供丰富的数据土壤。

关键观点4: 数据治理的挑战

数据治理不仅是技术问题，更是一个管理问题。需要强大的统筹能力和管理能力才能实现，建立有效的机制体系和组织保障是关键。

关键观点5: 数据资产管理的建议

"管"、"存"、"算"是基础知识可以直接使用，而"规"、"治"则需要因地制宜，选择适合自身的规范制度及治理机制。做好数据资产管理是数据分析的重要基础和保障。

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来源：数据治理体系 全文共  3869  个字，建议阅读  10  分钟 导读： 俗话说“巧妇难为无米之炊”，要做好数据分析，先要找到“好米”，也就是“好数据”。如何获取数据，又怎么能在数据中找到真正有用的“好数据”，是数据分析需要重点关注的问题。     据研究表明，在数据分析的整个过程中， 数据准备会占大约80%的时间 。怎样把数据收集起来，并确保数据可直接用于分析展示，是最麻烦、最耗时的事情，这在企业级的数据分析中也被称为是“最脏最累”的活。倘若数据未处理妥当，炫酷好看的可视化展示也毫无意义。 如果你参与过大型企业BI系统的建设，那就一定能有所感触。无数的决策分析系统成为临时的“政绩工程”，一时名声大噪之后却无人问津，大多因为后续数据不准确，无法真正为业务、管理提供实质的服务。这实则为数 ………………………………