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数据模型体系

数据库设计是一项庞大的工程项目，数据库设计质量的好坏直接影响系统中各个处理过程的性能和质量。为了更好地进行数据库设计，业界提出各种数据库设计方法，并运用软件工程的思想和方法
2018-04-27 阅读全文>>
数据结构、数据操作、数据约束

数据模型中的数据结构主要用来描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和数据约束都基本上是建立在数据结构之上的。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2018-04-27 阅读全文>>
第4章数据模型

数据模型( Data Model)是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是表示实体及实体之间联系的形式。韦伯斯特字典中对模型的定义是“对不能直接观察的事物进行形象的描述和模拟”，即模型是对客观世界中复杂事物的抽象描述。
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IBM也提出了数据管理能力成熟度模型

IBM也提出了数据管理能力成熟度模型（见图3-4）。其共包含10个类别，用于度量数据治理能力，分别隶属于四个相互关联的组，见表3-2。
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数据治理成熟度模型

CMMI协会发布的数据管理能力成熟度模型(DMM)可以根据企业的数据管理能力分为5个层次，如图3-3所示。
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数据治理支撑系统

数据治理不能停留在手工管理层次，而应将相关规划、制度、规范、流程等通过系统支撑来实现，以促进数据治理高效执行。
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要综合各种方式进行治理

目前，我国商业银行数据治理基本上通过系统或工具发现问题，然后由技术人员进行批量修改，或者由业务人员进行修订或补录。其工作基本上由银行内部人员完成。
2018-04-27 阅读全文>>
要进行事后评估与整改

定期对系统展开全面的数据治理状况评估，从问题率、解决率、解决时效等方面建立评价指标，通过系统记录并跟踪需要整改的数据问题，要求按期整改优化，必要时进行一定的考核。一般事后评估与整改可以安排在项目投产一周后进行，并按年进行回顾。
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要加强事中监测

在日常业务开展及信息技术运维过程中，应组织分析各领域的数据质量问题，监测报告本系统的数据结构变化情况、数据分布情况、数据对业务服务的满足情况、在线数据增长情况等。要做好事中监测，就要完善
2018-04-27 阅读全文>>
数据治理流程之要做到事前预防

数据治理是一项长期而复杂的工作，除了制度的指导与约束外，还需要一套完整的、科学的、严谨的流程来保证，以使数据治理的组织架构可以高效地运作起来，最终取得良好的数据治理效果。
2018-04-27 阅读全文>>
一些典型的制度或规范领域见表3-1

一些典型的制度或规范领域见表3-1
2018-04-27 阅读全文>>
数据治理政策与数据治理制度

数据治理政策它是数据治理工作的指导总纲，它的主要目的是明确数据治理的工作意义及工作目标，明确数据治理整体的主要工作内容与工作要求，明确各部门、机构在数据治理工作中的职责分工，为数据治理各领域的管理工作提供参考依据。
2018-04-27 阅读全文>>
数据治理制度章程

一种文化的形成从来不是一蹴而就的，需要思想及行动上的指导。数据治理的战略文化亦是如此，要在全行上下树立“数据即资产”的企业文化，不是一朝一夕的事情。
2018-04-26 阅读全文>>
数据治理执行层是全行数据治理日常工作的执行机构

执行层数据治理执行层是全行数据治理日常工作的执行机构，向数据治理决策层负责，由全行全体成员（包括总行、分行、支行各机构成员），包括业务部门和科技部门共同组成。
2018-04-26 阅读全文>>
数据治理综合管理部门为数据治理管理层

数据治理综合管理部门为数据治理管理层，是全行数据治理工作的管理机构，向数据治理决策层负责，可以由一个专门设置的独立部门担任，也可以由分别负责数据标准、数据质量
2018-04-26 阅读全文>>