文献类型：期刊文章

作　　者：代红[1] 张群[1] 芦皓麟[2] 宾军志[3]

DAI Hong;ZHANG Qun;LU Haolin;BIN Junzhi(China Electronics Standardization Institute,Bejing 100007,China;School of Microelectronics,Tianjin University,Tianjin 300072,China;Big Data Standardization Working Group,China National Information Technology Standardization Technical Committee,Beijing 100007,China)

机构地区：[1]中国电子技术标准化研究院,北京100007 [2]天津大学微电子学院,天津300072 [3]全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组,北京100007

出　　处：《大数据》

年　　份：2020

卷　　号：6

期　　号：5

起止页码：118-128

语　　种：中文

收录情况：NSSD、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：近年来,数据治理得到各行各业的普遍重视,国家和行业都发布了相关的标准和政策,通过相关文件明确数据治理的概念和体系,促进数据治理行业的发展。对相关文件进行解读,总结其中的异同之处,帮助人们了解与数据治理相关的管理趋势和应用的重点,同时,提出数据管理能力成熟度评估模型在银行业落地实施的建议,帮助银行更好地满足相关监管要求,提升数据管理能力的成熟度等级。

关 键 词：大数据 数据质量 数据治理  数据管理能力成熟度评估模型  数据文化  

分 类 号：TP30]