机场数据治理系列介绍(2):六图法开展数据治理的步骤与要点

发布时间:2023年12月23日

目录

一、机场数据治理的六图法

1、何为六图法

二、应用数据治理六图法的相关工作步骤

1、制定战略目标

2、梳理业务情况

3、收集需求

4、构建数智应用地图

5、选择合适的算法

6、建立数据地图

7、持续改进和优化

三、相关要点

1、明确数据治理三张清单

2、持续构建数据资产目录


机场企业由于其复杂的业务,在使用六图法开展数据治理时,必须坚持制定好有针对性的数据治理方法论,明确职责和建设目标,有步骤持续开展数据治理工作。

一、机场数据治理的六图法

1、何为六图法

数据治理六图法包括战略地图、业务地图、需求地图、数智应用地图、算法地图和数据地图。

  1. 战略地图:匹配企业而梳理的战略地图。主要是想机场企业在进行战略达成方面有哪些具体落地的战略事项安排,未来若干个月内的数字化转型工作有什么动作。
  2. 业务地图:通过业务地图,可以掌握公司的业务情况,合理规划需要治理的业务。
  3. 需求地图:用于解决数据适用的领域,挖掘相关数据的问题,从而提高数据的有效性,体现数据资产的价值。
  4. 数智应用地图:构建数智应用地图,帮助团队快速匹配数据与业务人员之前的需求。
  5. 算法地图:通过构建算法地图,帮助团队梳理出高效的算法应用模式。
  6. 数据地图:在实际应用过程中难免出错,比如因数据异常、代码逻辑错误导致数据结果错误,所以提高数据质量、确保数据的正确性是十分必要的。

二、应用数据治理六图法的相关工作步骤

应用数据治理六图法开展机场的数据治理工作,可以按照以下步骤进行:

1、制定战略目标

首先,明确机场数据治理的战略目标和价值,例如提升运营效率、优化旅客体验、增强安全保障等。这可以通过战略地图的梳理来完成。

2、梳理业务情况

通过业务地图的梳理,掌握机场的业务情况,包括各个业务部门的数据需求和使用情况。这有助于合理规划需要治理的业务领域。

3、收集需求

利用需求地图的方法,从业务部门收集具体的数据需求和应用场景。这有助于深入了解业务人员的数据需求,为后续的数据治理工作提供指导。

4、构建数智应用地图

围绕数据智能应用逻辑,对机场各个业务系统中的数据和需求进行整理,形成数智应用系统。这有助于确定数智应用的区域和模块,为规划数智应用解决方案提供指导意见。

5、选择合适的算法

通过算法地图的梳理,选择适合机场业务需求的算法模型,并评估其适用性和效果。这有助于提高数据治理工作的效率和准确性。

6、建立数据地图

在实际应用过程中,难免会出现数据异常、代码逻辑错误等问题。因此,建立数据地图可以帮助团队更好地了解数据来源、数据质量、数据存储等情况,及时发现和解决问题,提高数据治理的质量和效果。

7、持续改进和优化

根据业务需求和市场变化,定期评估数据治理工作的有效性和效率,进行持续改进和优化。

三、相关要点

1、明确数据治理三张清单

(1)数据权责清单

在数据治理中,权责清单明确了组织内部各角色和部门对数据的访问、使用、管理和决策的权限。它定义了谁有权访问哪些数据,以及在什么情况下可以进行数据操作。这个清单有助于确保数据的安全性和合规性,防止未经授权的数据访问和使用。

此外,这个清单明确了机场各部门和角色在数据治理过程中的职责和任务,包括数据的质量保证、数据的采集和录入、数据的存储和备份、数据的访问和使用、数据的生命周期管理和数据的合规性监控等。权责清单应确保每个数据相关的活动都有明确的责任人和执行标准,以促进数据治理的实施和监督,保证数据的准确、完整和可用。

(2)数据资源清单

  • 这个清单详细记录了机场运营过程中产生的所有重要数据资源,包括航班信息、乘客数据、行李处理数据、安全检查数据、设施维护数据、气象数据等。
  • 数据资产清单应包括数据的来源、格式、存储位置、更新频率、敏感级别、使用权限和合规要求等信息。
  • 这个清单有助于机场了解其数据资产的整体状况,支持数据的分类、分级和优先级设置,推动数据的有效利用和共享,同时也有利于数据安全和隐私保护。

(3)数据需求清单

  • 这个清单详细列出了机场运营和管理过程中各业务部门、系统和流程对数据的需求,包括数据的内容、格式、时效性、精度、来源和使用目的等信息。
  • 数据需求清单可以帮助机场识别和分类不同的数据消费场景,如航班调度、旅客服务、安全检查、设施维护、商业分析等,以及每个场景下所需的具体数据指标和标准。
  • 该清单还应考虑未来可能出现的数据需求变化和增长,以便提前规划和准备相应的数据采集、处理和存储能力。

数据需求清单的元素可能包括以下几点:

  • 需求描述:清晰地阐述每个数据需求的具体内容和目的。
  • 数据类型:定义所需的数据类别,如结构化数据、半结构化数据或非结构化数据。
  • 数据源:确定数据的产生位置或系统,如航空公司、地面服务提供商、气象机构、旅客信息系统等。
  • 数据格式:规定数据的结构和表示方式,如表格、报告、图像、视频等。
  • 更新频率:确定数据需要更新的周期和时间要求。
  • 数据质量:设定数据的准确度、完整性、一致性、及时性和可信度的标准。
  • 使用者:标识数据需求所属的业务部门或角色,以及他们如何使用这些数据。
  • 法规制度的遵从性:确保数据需求符合相关的数据保护和隐私法规、机场信息化管理制度等要求。

2、持续构建数据资产目录

机场企业在进行数据治理过程中,要快速构建数据资产目录,可以采取以下措施:

(1)明确数据资产的范围和分类:首先,需要明确数据资产的范围和分类标准,例如按照业务领域、数据类型、数据来源等进行分类。这有助于对数据进行全面梳理,并为构建数据资产目录提供基础框架。

(2)进行数据盘点与梳理:对企业所有的数据进行盘点和梳理,包括数据的类型、来源、存储方式、质量情况等。这可以通过自上而下的方式进行,明确数据的所有权和管理职责,确保数据资产目录的完整性和准确性。

(3)制定数据资产目录的标准和规范:在构建数据资产目录的过程中,需要制定统一的标准和规范,例如数据格式、数据命名规则、数据标签等。这有助于保证数据的规范性和一致性,方便后续的数据管理、查询和使用。

(4)建立数据资产目录的结构和层次:根据数据的分类和盘点结果,建立数据资产目录的结构和层次,形成一个清晰的数据资产目录树。这有助于组织和展示数据资产,方便用户查询和使用数据。

(5)集成多源数据:机场企业通常拥有多个业务系统,涉及多种数据源。在构建数据资产目录时,需要集成这些多源数据,确保数据的完整性和一致性。这可以通过数据整合、数据清洗和转换等手段实现。

(6)建立数据资产的元数据管理:元数据是描述数据的数据。通过建立元数据管理,可以对数据资产进行全面的描述和定义,包括数据的属性、含义、关系等。这有助于提高数据资产的可理解性和可维护性。

(7)利用先进的数据管理工具和技术:为了快速构建数据资产目录,可以利用先进的数据管理工具和技术,例如数据仓库、数据湖、大数据处理技术等。这些工具和技术可以提高数据处理效率,简化数据管理过程。

(8)持续优化和更新数据资产目录:随着业务的变化和数据的增加,数据资产目录也需要不断优化和更新。因此,需要定期对数据资产目录进行审查和维护,确保其始终能反映企业的数据资产情况。

(9)加强培训和沟通:构建数据资产目录需要各部门的合作和支持。因此,需要加强培训和沟通,提高员工对数据资产目录的认识和理解,促进其在业务中的实际应用。

(10)制定相关政策和流程:为了确保数据资产目录的可持续性和可维护性,需要制定相关的政策和流程,例如数据资产管理流程、数据安全政策等。

文章来源:https://blog.csdn.net/lejuo/article/details/135172381
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。