企業數字化轉型戰略下數據治理綜合解決方案整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行2023年數據治理的范疇數據治理戰略組織和角色政策和標準項目和服務問題估值數據架構管理企業數據模型價值鏈分析相關的數據架構數據質量管理規范分析度量改進元數據管理架構整合控制交付文檔和內容管理獲取和儲存備份和恢復內容管理檢索保留數據開發分析數據建模數據庫設計實施數據操作管理獲取恢復調優保留清除數據安全管理標準分級管理授權審計參考數據和主數據管理外部規范內部規范客戶數據產品數據維度管理數據中心和商務智能管理架構事實培訓和支持監控和調優2024/10/1整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行數據管理框架從上至下指導，從下而上推進，形成一個多層次、多維度、多視角的全方位框架。技術支撐領域機制數據發現與分類數據采集與清洗工具數據管理系統質量檢查工具數據安全管理數據建模數據模型數據安全主數據 元數據數據存儲 數據分布

數據交換 數據集成數據質量

數據服務組織制度流程角色目標規劃戰略2024/10/1數據治理整體思路重新組織數據重新組織數據，讓數據變得更好用。主數據建設真實世界模型數據倉庫數據標簽和畫像……盤點數據資產讓數據成為資產，了解企業有哪些數據，在哪里，有多少量級。業務流程梳理數據流程梳理數據識別與分類……讓資產變得干凈，少歧義通過數據ETL，建立數據標準化。數據采集與清洗數據標準化……數據治理的延伸：數據管理數據治理的結束是數據管理的開始。數據資產透視智能搜索和發現主數據管理……數據治理持久化對數據治理工作持久化，一次治理，永久治理。數據治理工作日常化元數據和標準化治理維護更新新類型數據的自動化治理2024/10/1數據資產盤點在數據治理的實際操作中，只有先發現數據，對數據進行有效分類，才能避免一刀切的控制方式，也才能對數據的安全管理采用更加精細的措施，使數據在共享使用和安全使用之間獲得平衡。0402業務流程梳理03業務流程分解梳理業務與業務之間的流程關系，業務流程本身的輸入輸出上下文情況；補充每個業務流程涉及的屬性；識別各業務環節涉及的人、事、物，輸入、輸出、組件和數據沉淀；輸出業務流程圖；根據梳理好的業務流程圖，轉換成對應的數據流圖；01業務系統調研調研業務系統情況：建設目標、系統類型劃分；系統運行架構、硬件支撐情況；使用者、用戶來源和規模；06數據分級分類根據行業標準和特點對于數據資產進行分類；將數據資產劃分為公開、內部、敏感等不同的敏感等級；數據標準梳理05業務關系梳理梳理業務與業務之間的關系業務流程邏輯、業務交互數據；業務權限分配、輸入輸出控制；訪問權限控制、操作流程規范；風險規范要求等；對于業務數據按照主體、參考、交易、統計進行分類，并梳理出數據的技術標準和業務標準；補充和整理完整的數據字典；2024/10/1讓數據變得更干凈，少歧義如何讓數據變得干凈可用？主要從三個方向入手：數據采集與清洗、對元數據進行管理、數據標準化治理數據采集與清洗數據同步數據交換數據整合數據標準化治理技術標準數據標準管理標準元數據管理理解元數據需求開發和維護元數據標準標準化元數據評估指標創建和維護元數據整合元數據分發和交付元數據查詢、報告和分析元數據2024/10/1整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行整理制作：郎豐利1519制作時間：2023年睿利而行數據采集與清洗達到的效果數據同步實現實時、準實時的數據采集；保證數據源與目標端的數據一致性；不影響源業務系統；支持多種數據源的數據采集（如常用的關系型數據庫、大數據平臺等）；數據交換不同部門的數據協同，獲取到數據并完成業務邏輯；靈活地進行數據轉換規則設計；數據整合將不同來源的數據，經過清洗轉換后變為統一格式，存儲到數據中心或者數據倉庫，用于提供數據共享、數據分析等服務；支持界面話工作流調度2024/10/1數據清洗、轉換數據源ETL轉換數據目的數據遷移：將數據進行轉移數據同步：保持兩個同構或者異構庫的數據一致增強抽取：對于發生改變的數據進行更新列映射：數據類型轉換、列名變換、刪除列、增加列數據庫查找器：過濾所需數據，并且根據規則進行數據的替換自定制轉換：調用java程序執行特殊的數據處理數據質量檢查：專業的數據質量分析、清洗、驗證和監督引擎2024/10/1元數據管理元數據是“關于數據的數據”。元數據標注、描述或者刻畫其他數據，以使檢索、解讀或使用信息更容易。對數據上下文背景、歷史和起源進行完整的記錄并管理，建立元數據標準，提升戰略信息（如數據倉庫、CRM等）的價值，幫助分析人員作出更有效的決策。元數據管理方法如下：理解元數據需求確認企業元數據管理環境、范圍、優先級、元數據內部標準、企業基于元數據的服務等；標準化元數據評估指標評估指標主要應采取定量指標，包括：元數據存儲庫的完整性、元數據的質量、元數據的使用/引用、元數據血緣分析/影響分析等；整合元數據把來源庫中抽取到的元數據，與相關的業務元數據和技術元數據進行整合，最終存儲到元數據存儲庫中；查詢報告和分析元數據指導如何使用數據資產，體現在商務智能（報表和分析）、商業決策（操作型、運營型、戰略型）以及業務語義方面使用。指導如何管理數據資產：具有前端應用程序，并支持查詢和獲取，滿足以上各類數據資產管理的需要；開發和維護元數據標準根據行業或共識標準，以及國際標準，再結合企業范圍共識建立元數據標準；創建和維護元數據通過元數據創建和更新工具定期掃描和更新存儲庫；采用審計流程驗證各項操作活動并報告異常；發布元數據將元數據從存儲庫分發到最終用戶和其他需要使用元數據的應用或工具；2024/10/1數據標準化治理數據標準化治理旨在遵循國家及本地相關標準化規范的基礎上，根據實際需要制訂一套完整、統一的標準規范體系，實現信息高度共享、系統運行高度協調的保障。標準規范包括技術標準、數據標準和管理制度三類：技術標準管理標準重點解決數據整合、交換接口標準業務數據庫建設規范、數據整合規范平臺接口規范、環境配置規范數據接入實施規范、編碼規范等標準規范????企業統一標準的數據規范標準對企業現有業務系統進行梳理按照數據標準規范的構成進行數據標準規范的制定以此為依據進行規范化的升級、管理以及曰后的變更維護主要包括數據元、數據元代碼集和信息實體等建立實用、高效、統一的管理體系制定信息系統運行維護管理制度、安全保障制度、數據安全管理規范、數據共享交換管理規范等管理規范。數據標準2024/10/1重新組織數據重新組織數據包括：基礎工作：主數據建設，真實世界模型；擴展內容：數據倉庫，數據標簽和畫像；主數據建設真實世界模型數據倉庫數據標簽和畫像建立企業數據資產統一口徑、統一標準從實際出發，用數據描述業務資源整合、統一數據，企業決策支持用戶信息標簽化，支持多場景業務應用（如戰略分析、產品運營、用戶服務等）2024/10/1主數據建設建立主數據是一個龐大的工程，結合DAMA理論體系和具體實踐經驗，提出了以下主數據建設中具體的操作流程，以及在這些流程中所需要完成的具體工作內容：數據梳理數據問題確認數據標準定義數據管理方案管理流程確認業務系統接口改造識別主數據：結合目標數據所涉及到的業務部門與業務系統，展現數據標準梳理與對應。系統與數據問題：針對梳理過程中出現的各種數據問題與相關業務部門與業務系統進行確認。主數據定義建模：針對數據問題反饋結果，完成目標數據技術規則、業務規則、CRUD標準定義以及與業務部門的確認。主數據利用與管理：針對目標數據的管理方案與管理流程完成與相關業務部門的確認。主數據利用：針對目標數據的業務規則和技術規則，與相關業務部門和系統管理員確認，要求數據源改造。2024/10/1真實世界模型“真實世界模型”建模方法論，主張從數據的角度反映真實業務的本來面目，建立規范的建模體系；按照業務本來面目去組織、集成和交換數據黑盒子分析方法標的物和輸入輸出分析方法流程、組件和資源標準化全面數字化運營，運營信息整合監管質量和合規性運營流程改善，提高服務建立用戶主數據，統一業務檔案構建用戶畫像，精準化服務360視圖模型管理層驅動的問題發現改善精益團隊驅動的流程改善員工自我驅動的工作改善真實世界模型準確精益模型360視圖模型平衡計分卡模型真實 實時全面數據中心真實世界模型平衡積分卡模型360視圖模型精益模型2024/10/1數據倉庫數據倉庫架構圖：2024/10/1數據治理持久化有必要對數據治理工作持久化，一次治理，永久治理。元數據和標準化治理維護更新不斷的更新元數據和標準化治理以反映當前的訴求。新型數據的自動化治理超過原先治理范圍的數據，需要經歷暗數據發現和分類，數據質量清洗和重新組織數據的全過程；在生產過程中，實時識別這部分數據，將其引入數據治理流程，使新類型在產生的初始環節就是可識別，高質量，可理解和可利用的。數據治理工作成果日常化把數據治理工作利用自動化引擎實時或者準實時自動化運行。2024/10/1數據治理的延伸：數據管理數據治理的結束是數據管理的開始！數據資產透視反映數據資產狀況，有哪些數據、數據在哪、數據量級、數據業務邏輯關系等；智能搜索和發現款速檢索企業數據、內容語義理解、用戶興趣識別，智能信息化過濾和推薦等；主數據管理主數據集中管理，一體化的主數據提取、審查、發布機制，數據質量控制；數據模型管理規范定義、模型架構設計、數據組織和存儲方法、數據模型生命周期管理；數據中心管理監控數據中心運營情況、數據標準化建設、數據質量體系建設等；元數據更新和維護元數據完整性監測、元模型增加、修改、刪除、發布等；數據生命周期管理靜態數據從創建、使用、備份、再利用、銷毀過程；動態數據溯源；數據臺帳和審計數據資產記錄，數據使用審計等；2024/10/1數據治理體系架構（示例）示例2024/10/1企業只有建立了完整的數據治理體系，保證數據內容的質量，才能夠真正有效地挖掘企業內部的數據價值，對外提高競爭力企業數據難管理無標準質量低企業的IT系統經歷了數據量高速膨脹的時期，海量的、分散在不同角落的數據導致了數據資源利用的復雜性和管理的高難度。企業無法從統一的業務視角去概覽整個企業內部的數據信息。暴露出來的只是一個個獨立的系統，系統與系統之間的關系、標準數據從哪里獲取都無從知曉。數據是企業爭奪優質客戶的關鍵數據是企業的生命線，誰掌握了準確的數據誰就獲得了先機。在當前競爭日益激烈的市場上，企業都在不同的細分市場上爭奪優質客戶。如何在在這樣的市場環境中選擇市場的經營策略？企業每一筆資金的來源與利用、每一次經營管理決策都必須基于準確的數據分析判斷。只有基于準確的數字，才能夠幫助企業在激烈的競爭中取得競爭優勢。高質量數據是業務創新的基礎企業在市場中的競爭領域已經從同一領域市場份額爭奪，發展到開發新競爭領域的創新性競爭階段，這從客觀上對企業的創新能力提出了更高的要求，現在企業的創新在很大程度上要借助科技的手段，在業務數據的開發和利用基礎上進行創新，數據為企業實施有效的創新提供了豐富強大的動力。2024/10/1企業數據管理成熟度模型評估企業數據成熟度評估讓企業的項目目標更明確。我們的項目不是每個都從頭做起，企業對數據建設的重視程度與現狀都是不同的。數據治理項目會為企業評估現階段的企業數據發展在行業內所處的位置。企業數據治理從影響因素等若干維度進行全面的評估。人員組織流程制度技術支撐隨機階段臨時人員或無人員無無認知階段科技人員兼職項目方式的臨時流程Office文檔數據分散存儲成長階段有專職或兼職人員有明確的職責系統內、部門內固化流程系統內數據管理數據集市沒有或者分散的數據管理平臺成熟階段有固定專職人員人員分工細化跨系統、跨部門的固化流程數據倉庫企業級數據管理平臺創新階段專職組織人員、分工常態化數據服務常態化優化的企業級管理流程優質數據倉庫大數據倉庫掌握企業數據、業務需求，聯動的、常態化的數據管理平臺企業數據成熟度階段劃分2024/10/1找到差距、制定計劃根據企業的現狀得分制定近期、中期、長期的戰略計劃，急用先行。了解企業近期以及中長期在業務和技術上的策略及目標，特別是與數據治理相關的信息。通過書面訪談和現場調研等方式在企業內部營造數據治理的氛圍、讓相關人員數據治理目標普遍達成共識。根據現實的差距制定計劃，制定企業未來3-5年的數據規劃。數據規劃的過程業務戰略業務需求IT需求差距分析信息科技規劃差距分析差距分析行業趨勢和最佳實踐評估當前環境路線圖實施計劃技術突破約束條件優化過程3-5年實施計劃復核、監控和更新2024/10/1萬事開頭難：建立數據管理團隊根據業界先進的數據治理經驗，建立企業的數據治理要素體系、組織架構等。結合企業自身的管理架構，一般需要如下角色：領導決策層、業務部門主管角色、IT部門主管角色、執行項目經理等。可以是專職人員，也可由各部門抽調兼職人員。決策層1.數據資產管理委員會管理層2.數據資產管理工作小組3.各業務部門數據管理責任崗執行層4.數據集成小組5.數據管控項目組6.各業務部門數據管理綜合崗1234562024/10/1管理制度是保障：制定管理辦法與認責劃分數據需求管理辦法元數據管理辦法數據質量管理辦法結合企業的現狀，為數據治理的開展提供有據可依的管理辦法、規定數據治理的業務流程、數據治理的認責體系、人員角色和崗位職責、數據治理的支持環境和頒布數據治理的規章制度政策等。規定了工具產品的使用方法與產品使用流程。2024/10/1書同文、車同軌：數據標準數據標準提供了一整套規范，目的是為了業務人員、技術人員在提到一個詞的時候有規范的含義。要適應業務和技術的發展要求，優先解決普遍的、急需的問題：開發數據標準，以業務數據為出發點。經過詳細的數據調研、訪談、涉及、評審等嚴格的標準定義流程。遵循“循序漸進、不斷完善”的原則。可落地的數據標準產品。支撐完整的數據標準創建過程、確保每一個數據標準對應企業的數據需求，做到數據標準有理有據。也可作為數據質量的發現問題的依據。數據標準絕不孤立存在。目標規劃公司業務策略信息規劃藍圖項目目標定位標準設計標準審議和發布標準執行標準維護現狀調研現有定義搜集為題梳理現狀分析參考文檔收集標準定義標準分析標準數據項標準值標準口徑審議流程發布工具數據映射規則映射執行建議標準管理制度實施管理2024/10/1業務與IT的橋梁：元數據元數據管理能夠增強數據理解，可以架起企業內業務與IT部門之間的一座橋梁。無論是企業的業務部門還是IT部門，很少能完整地拿出一套企業各項數據的業務含義、口徑、技術標準、分布情況等的說明，使用元數據管理可以自動化地獲取整個企業的數據業務含義，幫助理解數據，增加分析的敏捷性。使用元數據產品能夠方便內部管理、審計或外部監管的需求追溯業務指標、報表的數據來源和加工過程，追還數據的來源。元數據管理還可以針對企業內部、外部的數據需求，快速建立業務與技術之間的銜接，為企業管理提供重要的保障。元數據管理提高了信息的透明度、有效性、可訪問性、一致性及可用性。它有助于依靠節約成本、提高資產價值、利益相關者滿意度和卓越運營來調整IT投資。源系統數據模型數據集市商務智能工具哪些源系統數據清洗技術定義運算業務定義形成報告信息使用數據沿襲追溯系統間信息生命周期包括對數據進行的操作和流程數據增長尤其重要的是滿足更新的合規性一些廠商提供該領域不同的產品2024/10/1業務與IT的橋梁：元數據一個元數據管理全面框架的關鍵在于：降低復雜性提高基礎設施的可重用性讓用戶更容易理解數據含義