揭秘数据治理系统的数据流程图
各功能模块说明
数据流程图
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数据治理功能模块说明
数据治理系统一般包括数据质量管理、数据标准化、主数据管理、元数据管理和数据安全管理等功能模块。下面将逐个介绍它们的功能说明。
首先是数据质量管理模块。该模块负责监控数据的质量并进行数据清洗、校验和纠错等操作。数据首先从数据源中提取，并经过数据清洗过程，排除无效、冗余和错误数据。随后数据被校验，包括格式校验、业务规则校验、逻辑关系校验等。最后，如果存在数据质量问题，系统将进行纠错、补全或通知相关人员。
接下来是数据标准化模块。该模块负责定义和管理数据标准，标准化包括统一数据命名规范、数据单位、数据格式等。数据标准的作用是在数据建模以及数据质量进行质量规则任务创建的时候进行调用，数据建模的时候引用数据标准，可以快速规范数据仓库建模，提升数据质量。而数据质量任务通过数据标准和实际数据源数据进行比对，快速定位问题数据。
主数据管理模块是数据治理系统的核心。它负责管理企业中的核心数据，例如客户、产品、供应商等。该模块旨在建立一个统一、一致且可信的主数据集合。数据从一系列分散的数据源中收集并整合，经过数据清洗、标准化和去重等操作，形成一个准确且唯一的主数据集，并保持该集合的更新。
元数据管理模块负责收集、维护和管理数据相关的描述信息，包括数据源、数据模型、数据词典等。元数据对于数据理解、数据分析和决策支持具有重要作用。数据涉及的元数据将会被收集和存储，并用于描述和解释数据，提供给数据用户参考。
最后是数据安全管理模块。该模块确保数据的安全性和隐私性，在数据流程中加入安全措施以防止数据泄露、未经授权的访问和数据修改。数据被加密、授权访问控制、审计等技术手段保护，以确保数据在系统中的传输和存储安全。
综上所述，数据治理系统的数据流程图涵盖了数据质量管理、数据标准化、主数据管理、元数据管理和数据安全管理等功能模块。通过按照这些关键步骤对数据进行处理和管理，企业可以构建一个可靠的数据价值链，为企业决策和业务发展提供有力支持。数据治理系统的建立和优化，将成为企业实现数据驱动决策的重要里程碑。
02
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数据流向图
功能模块一：数据质量管理数据质量管理模块负责监控和提升数据的质量，并确保数据的准确性、一致性和完整性。其数据流向包括以下关键步骤：
1、业务数据源同步数据到数据仓库。
2、元数据模块抽取数据仓库的元数据，并存储到元数据库中。
3、数据标准模块录入数据标准，以供后续比对使用。
4、数据质量模块读取元数据和数据标准，进行比对，并创建监控任务。
5、数据质量模块读取数据仓库的数据和数据标准，进行比对，并创建监控任务。
6、通过监控任务扫描，识别出数据质量问题。
7、对于可加工处理的问题数据，进行修订，并更新到数据仓库中。
8、对于无法加工处理的问题数据，反馈给业务端进行修改。
功能模块二：数据标准化数据标准化模块负责定义和维护数据标准，以确保数据的一致性和可比性。其数据流向和关键步骤如下：
1、数据标准模块收集并录入数据标准，包括数据格式、命名规范、单位统一等。
2、数据质量模块和其他模块读取数据标准，用于数据比对和流程控制。
功能模块四：元数据管理
元数据管理模块负责抽取和存储数据仓库的元数据信息，以支持数据流程的追踪和数据资产的管理。其数据流向如下：
1、元数据模块抽取数据仓库的元数据信息。
2、存储元数据到元数据库中。
3、数据质量模块和其他模块读取元数据，用于数据比对、流程控制和数据资产管理。
功能模块五：数据安全管理数据安全管理模块负责保护数据的安全和隐私，防止未授权的访问和数据泄露。其数据流向包括以下关键步骤：
1、设置合适的访问权限和权限控制策略，防止未授权访问。
2、对敏感数据进行加密和脱敏处理，保护数据的隐私安全。
功能模块三：主数据管理主数据管理模块负责管理核心业务数据，保证主数据的一致性和准确性。其数据流向如下：
1、选取合适的数据源，将主数据同步到主数据库中。
2、整理和清理主数据库中的数据，确保主数据的统一和完整。
3、分发主数据同步任务到数据仓库和业务数据库，以保证整个数据域中的主数据一致性。
数据治理系统中的不同功能模块相互关联，通过数据流向和关键步骤的定义，实现对数据的管理和流程控制。主数据的同步和整理能够保证数据一致性，数据质量管理模块能够提升数据质量，元数据管理模块能够支持数据资产的管理，数据标准化模块能够确保数据一致性和可比性，数据安全管理模块能够保护数据的安全和隐私。构建可靠的数据治理系统数据价值链对于支持企业的决策和业务发展至关重要。
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