企业级数据治理工作怎么开展？Datahub这样做

大数据发展到今天，扮演了越来越重要的作用。数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持，也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西，如商机、风险等等。

1.                 在数据治理工作开展的时候，往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人，他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性，合法合规性。因为只有这样的数据才是有价值的，这也是很多公司追求的目标：在合规的同时，让数据创造价值。

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​             DataHub 是一个强大的工具，可帮助企业完成数据治理的工作。下面让我们从负责人的角度深入了解 DataHub 是如何帮助改善大数据负责人和数据治理负责人的。
大数据负责人

​                大数据负责人的任务是设计和管理公司的数据及其用户。DataHub 可以帮助轻松维护大数据过程中的不同部分。最重要的是，它能形成一些通过的指标，这些对于公司的很多岗位都非常的有帮助。以下是 DataHub 如何帮助大数据负责人日常可能面临的一些问题。
1、数据集和仪表板的数据是否可靠？

​                数据集和BI是商业决策中最重要的部分，如果这部分数据的准确性都无法保证，那么做出的决策肯定是错误的。
​                DataHub 的元数据测试功能可让您围绕元数据的内容进行自定义测试。您可以轻松查看有多少数据集，数据集中的描述、所有者和其他属性。这有助于您快速确定您的实体是否可靠。在不久的将来，Datahub还将增加一些新的功能。如允许您按最常用的数据集来查看元数据，这有助于您在进行数据质量更容易发现关键点所在。

如何支持不同的数据使用者？

​                        开展数据分析工作意味着比以前更多的了解数据的用户和查看数据的用户。DataHub 可以让这两类用户相互合作，而无需负责人直接参与。了解数据的用户可以通过编写描述和使用标签和词汇表术语对数据进行分类来轻松注释您拥有的数据。

DataHub 还在右侧栏中增加了简单而强大的注释工具。
想了解数据的用户还可以自行利用 DataHub 的搜索功能和数据血缘特性来查找相关资产并了解它们。
搜索功能：

数据血缘功能：

DataHub 使各种用户可以为各种元数据进行管理，从而使您的数据血缘问题不会成为团队生产力的瓶颈。
数据治理负责人

​                        随着数据安全问题的出现，监管对于数据合规性的要求越来越高。如何让数据合规合法是数据治理负责人的责任所在。由于敏感个人信息的泄露存在风险，如何让团队遵循数据治理准则就非常的重要。DataHub 的分类和数据组织功能让您可以轻松处理此问题，并减少人为的错误。
如何去定义数据的合规标准？

​                        DataHub 的业务词汇表功能可以提供一站式服务，来标准化数据的合规类型，并为整个企业提供数据合规性的事实标准。将数据按照合规类型标准化为不同的级别，例如敏感数据、机密数据等等。

单击术语表功能可让您轻松查看关联该术语的实体列表。

术语表还允许您定义业务术语并将数据集和仪表板与术语相关联。这使您的所有团队成员都知道某个术语的确切含义。


如何对数据进行分类？

​                 对数据进行分类是一种最简单、最强大的数据组织方式，让数据更容易管理。在 DataHub 中，您可以将术语表应用于数据集中的特定列，这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。

​     您还可以为术语表设置继承结构，以便特定类别自动与其他词汇表术语分类。在下面的示例中，我们将所有标记为“品种”的数据设置为也属于“敏感”的术语，因此它会在整个 DataHub 中自动携带该合规类型。

如何将我的数据资产应用于部门级？

​        许多企业由多个部门组成。使用 DataHub 时，团队成员可以通过在其部门的权限下浏览，轻松过滤和查看与自己部门相关的数据。

​                将此功能纳入数据生态系统可以简化仅在部门级权限下进行数据相关工作的工作的团队成员的工作。这对于具有通常彼此独立工作的不同部门的公司特别有用。同时，中央管理人员仍然可以通过 DataHub 统一查看您组织中发生的所有数据和业务。
​        有什么用呢？例如“部门 A 的数据已正确注释，但部门 B 的数据注释不全且杂乱无章”。作为数据治理的负责人，这个功能够棒了吧！

总结

​                        数据治理的实践经验还非常的少，在使用Datahub的过程中，也发现了很多Datahub可以帮助我们管理数据的非常好的功能。我们可以利用 DataHub来管理我们的数据，为数公司导创造价值。随着时间的推移，DataHub 也正在添加更多功能，让我们持续关注吧！
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