數據治理解決方案02數據治理體系構建03數據治理交付成果01數據治理建設訴求04數據治理實施方法目錄01數據治理建設訴求置的體制機五個要素領域改革生產要素。強升社會數據資源價規范的數據管2020年3月，《中共中央國務院關于構建更加完善某省市場化配制的意見》發布。分類提出了土地、勞動力、資本、技術、數據的方向，明確了完某省市場化配置的具體舉措

，數據作為一種新型調要加快培育數某省市場，即“推進政府數據開放共享

、提值、加強數據資源整合和安全保護

”

，其中明確提到“探索建立統一,提高數據質量和規范性

，豐富數據產品

”。2020年8月，國務院國資委印發《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，就推動國有企業數字化轉型做出全面部署。

數據是企業的重要資產

，

是企業數字化的基礎和前提。在《通知》中對數據治理體系已提出具體要求：構建數據治理體系

，加快集團數據治理體系建設

，明確數據治理歸口管理部門

，加強數據標準化、元數據和主數據管理工作，定期評估數據治理能力成熟度。數據是數字經濟的核心生產要素

，是企業數字化的基礎和前提國務院國資委理制度數據治理的定義數據治理其實是一種體系

，是一個關注于信息系統執行層面的體系

，這一體系的

目的是整合IT與業務部門的知識和意見

，通過將流程、策略、標準和組織的有效

組合

，對企業的信息化建設進行全方位的監管，需要企業高層的授權和業務部門與IT部門的密切協作。數據治理的內容數據治理體系的建立是促進企業數據管理體系建設和執行體系落地的有力支撐平臺

，將分散、多樣化的核心數據等通過標準化、質量探查、清洗、集成及監控等

技術手段進行優化

，形成企業內的數據治理體系

，并結合企業組織結構，形成數據管控執行體系

，在企業持續運行，提升、挖掘主數據的應用價值。數據治理的目標保證數據的有效性、可訪問性、高質量、一致性、可審計和安全性。什么是數據治理？數據治理概念與定義“分析師的時間主要花在數據收集上,而不是在分析上”原因:數據質量差，需要進行大量的收集和清洗工作CEO數據困擾“我總是會收到很多份一樣的業績報表，不能快速分析數據，來支撐各種工作

”原因:數據重復，在利用數據之前需要做大量清洗和確認工作“找到系統性全面的信息來做決策太難了!

”原因:數據完整性存在問題“我收到了很多相互矛盾的報告，我們對這些報告的討論變成了哪個是正確的，而不是怎么去根據報告做決策?“原因:數據不一致

數據未治理前給企業運營管理帶來的困擾“進行運營管理時主要是靠感覺

,搜集到的數據不敢肯定是否還有效

”原因:數據時效性不明確“某省市場關鍵決策時總是對

我們的數據信心不足

”原因:數據不準確、不精確CMOCIOCOOCFO02隱蔽性

的數據質量問題，業務定語不一致

▲準確的問題

企業通過數據治理核心要解決的問題數據治理04數據質量低下

，利用率低

的問題03遇到問題，

數據生產者和管

理者互相推脫責任的問題01數據分散且多樣化問題數據管理落實不利的問

題人力管理技術數據使用者決策依據不0605▲▲▲戰略l

我們是否將數據納入了業務戰

略?l

我們是否已達成共識,由高級管理層開始促進創新和變革?l

我們是否有有效的機制來管理

數據治理過程?l

我們是否對數據成熟度、愿景

和路線圖有清晰的了解?技術l

我們是否充分研究和理解大數

據技術及其應用場景和原則?l

我們是否圍繞數據資產和創新

技術建立了基礎設施、業務應

用和管理系統?l

大數據業務應用有堅實的技術

基礎嗎?業務l

我們是否清楚地看到了哪些領

域可以推動數據的價值

，例如

提高效率、產生洞察力、風險

管理和協助決策?l

我們是否確立了業務領域和計

劃的優先權

，數據技術可以在

其中產生最可測量的價值?人才l

我們是否從上到下調整了對數

據價值的理解?l

我們是否積極參與自上而下的

轉型

，并有效地促進變革?l

我們是否有一個有效的學習機

制來幫助提高數字化能力,吸引和培養數據治理的人才?

企業進行數據治理需要做哪些準備？02數據治理體系構建數據生命周期管理數據設計和開發數據管理能力成熟度評估模（GB/T36073—2018）給出了數據管理能力成熟度評估模型以及相應的成熟度等級，定義了數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準和數據生存周期等8個能力域。

基于DCMM數據管理能力成熟度評估框架構建企業數據治理體系數據戰略指標數據標準元數據標準參考數據標準主數據標準業務數據標準元數據管理數據集成與共享

數據分布數據模型數據質量提升數據質量分析數據質量檢查數據質量需求數據標準數據質量數據安全數據應用數據架構數據安全審計數據安全管理數據安全策略數據服務數據開放共享數據分析數據戰略實施數據治理數據治理組織數據治理制度數據戰略規劃數據戰略評估數據治理溝通

1.數據戰略——如何規劃企業的數據戰略制定數據戰略前

，首先對企業數據現狀及需求進行調研分析，從自上而下及自下而上兩個角度分別得出數據能力建設要求及數據能力主要差距，明確現在處于什么位置

，為什么要改變。l

業務調研l

目標分析l

數據建模企業數據戰略規劃l

數據主題l

規劃應用自上而下自下而上l

數據處理數據戰略從來不是孤立的存在，而是來源于企業的業務需求，數據戰略就是“戰略性”的使用數據來支撐企業業務戰略目標的實現

，數據戰略目標的制定一定要對齊業務戰略，以實現業務目標并產生實際的業務價值為出發點，基于業務戰略目標定義出可執行、可實現、可衡量、能見效的數據治理目標。短期目標以滿足基本的管理決策和業務協同為目標

，通過梳理企業現狀，找

出最基礎、最迫切、最能擊中痛點的問題

，加以規劃高效解決；中期目標基于數據實現企業管理的升級和業務的創新

，通過數據的精細化使

用拓展新業務、構建新業態、探索新模式長期中期短期1.數據戰略—企業的數據戰略制定落地定義企業在數字化競爭生態中的角色和地位

，實現行業第一、

世界一流

長期目標數據資產管理數據使用規范建設數據資產服務提供給各消費場景引用(只讀)數據資產存儲2.數據治理—制定企業數據治理框架企業在開展數據治理工作時，需要建立了一個完整的數據管理框架，通過明確各方的管理責任、發布相關的流程和規范以及建立數據資產管理平臺等來確保數據資產的有效管理。業務協同有效性使得對企業內業務的描述統

一滿足管理遵從性數據虛擬團隊交付件清單、模版數據資產管理平臺數據架構建設完善信息架構建設持續識別

數據資產納入管理數據內容管理管理數據資產版本管理數據

資產關聯及映射關系數據內容維護數據資產內容變更納入日常管理業務規則自動化簡化業務規則判斷業務規則

可配置業務場景數字化結構化分流業務場景

，提高

業務敏捷性業務分析準確性減少分析前的清洗和轉換，

支撐業務分析和決策管理工作

內容流程平臺業務需求數據專業組織數據管理規范數據維護流程數據Owner組織

2.數據治理—數據治理組織涉及的角色數據生產者數據數據生產數據質量初審數據質量績效執行數據所有者數據

owner數據挖掘數據使用數據統計分析數據管理數據安全保護數據使用者數據管理者數據質量績效執行數據質量績效評估l

執行計劃分解l組織、參與、推動數據修正工作

，執行數據治理的考核工作l參與數據應用及其他業務系統的設計和開發工作l階段目標的制定l負責起草數據治理相關的規劃、計劃和方案l協調數據治理的工作進度

，制定數據治理考核方案2.數據治理—數據治理組織架構職能l

制定數據治理戰略l確定數據治理的重要決策

，發布重要標準和規范l

指導企業信息整合l

數據治理工作落地l對主體域內的數據質量、規范、標準全權負責l對錄入系統的數據進行質量檢查和糾錯決策層IT系統管理員管理層數據維護員主要職責（IT/業務專責）（企業高層領導掛帥）（IT/業務主管）執行層業務、主數據、元數據標準組織架構與職責建立覆蓋信息標準全生命周期的管理流程

，確保信息標準的提出、修改、退出、沖突解決遵循

全公司統一語言。數據標準工作的最高決策者

，負責數據標準重大事項的協調

與決策。數據標準工作總體協調與管理，負責組織、推動數據標準

相關工作。各業務部門數據標準需求的提出方與執行

者，負責本部門管理的數據標

準業務含義的解釋與指導。標準管理流程立足于全公司整體規劃，解決當前阻礙標準化建設的關鍵問題

，

專業的人員配置和明確的職責分

工，確保數據標準的制定與執行。發起管控數據標準管控流程應用

審批發布標準管理制度立足于標準管理流程

，圍繞信息

標準的統一視圖

，針對信息大量

集中趨勢亟待解決的問題

，建立指導性的、共同遵守的制度化管理規范和辦法。數據標準管理組信息科技部各業務線人員...各業務

線人員實施計劃標準執行標準檢查標準改進數據標準制定數據標準實施

3.數據標準—數據標準管控體系構建指標類標準定義框架指標類標準分析標準指標類標準維度體系IT系統數據域產品數據域地址數據域財務數據域客戶數據域交域……營銷數據域渠道數據域……協議數據域組織數據域數據治理委員會指標類數據標準數據標準管理組數據治理委員會評估3.數據標準—數據標準制定方法參考國家標準

、

行業標準

、

集團標準及企業事實標準

，以智能化手段構建企業統一數據標準；

應用智能化的手段實現對歷史數據的自動映射和雙向翻譯

，達到數據標準的映射。代碼名稱1001組織1002崗位1003人員1004產品1005客戶企業事實標準集團標準國家標準行業標準特征提取

標準字段定位

標準翻譯1001P001ZR001/

生產作業數據編碼物資設備財務科目數據運營管理工作辦法

3.數據標準—數據管理制度和流程建設數據價值管理數據安全風險處置流

程頒布數據管理制度制定數據管理流數據安全管理細則數據管理評價制度數據質量管理辦法數據制度數據認責管理制度元數據管理辦法數據質量問題報告制度數據共享開放管理細則數據價值管理辦法數據治理管理辦法數據缺陷管理細則數據資產管理工作方案主數據管理辦法數據模型管理辦法數據管控制度數據需求管理辦法數據資產管理辦法數據管理工作評價報告制度數據使用管理流程數據共享需求管理流程元數據變更流程數據字典管理流程需求與評估管理流程數據接入管理流程數據質量問題處理流程規則庫管理流程需求管理流程認責重檢、變更流程認責發起、制定與發布數據質量考核流程數據模型本地管理流程數據模型落地實施流程使用（引用）

流程新增與申請流程數據標準變更流程編制、

評審、

發布流程數據安全管理數據標準管理數據模型管理數據質量管理數據共享管理元數據管理主數據管理L1主題分組L2主題域L3業務對象L4邏輯數據實體L5屬性l

業務定義的規范l

統一語言消除歧義l為數據資產梳理提供標準的

業務含義和規則l

數據在業務流程和IT系統上

流動的全景視圖l識別數據的"來龍去脈”

，

定位問題導航

4.數據架構—數據架構設計核心四要素統一E-R建模實現對數據及其關系的描述指導IT開發

，是應用系統實

現的基礎l

通過分層架構表達l

對數據分類和定義l

厘清數據資產l

建立數據模型輸入表達數據在業務流的

流轉表達數據在IT系統的

流轉定義數據產生的源頭業務對象在企業內的

統一定義企業內需共同遵守的

數據含義和業務規則數據分布組件數據標準組件數據分層結構數據資產目錄數據模型數據模型lll數據

架構客戶合同線索機會點業務術語信息鏈數據流數據源客戶數據分布數據標準數據

標準主題域分組是公司頂層信息分類

，通過數據視角體現公司最高層面關注的業務領域主題域是互不重疊數據的高層面的分類

，用于管理其

下一級的業務對象業務對象是業務領域重要的人、事、物，承載了業務運作和管理涉及的重要信息邏輯數據實體是具有一定邏輯關系的數據屬性的集合屬性是描述所屬業務對象的性質和特征，反映信息管理最小粒度報表

價頭報價單4.數據架構—數據資產五層結構設計L1_主題分組L2_主題域L3_業務對象L4_邏輯數據實體L5_屬性數據分層結構排產計劃生產訂單供應鏈生產制造

物資采購報表

價行報單

價號金額編號數量舉例定義采購合同&質量評估績效考核數據所有者數據管理者

數據

產

生

者

數

據

使用

者

5.數據質量—數據質量管理框架組織管理制定管控技術保障處理問題驗證問題發現問題報告問題流程優化0102030504

及時性

一

致性

唯一性

完整性

5.數據質量—數據質量控制的方法與重點l

數據自身質量l

數據過程質量l

數據分析質量業務數據校驗及時性、準確性、完整性、關聯性數據源校驗統一標準、唯一記錄、完整準確性數據邏輯校驗加工邏輯、計算邏輯國際數據質量評估框架數據質量金字塔010203數據管理認責數據所有者l

數據規則詮釋l

數據需求確認數據生產者l

數據生產l

數據需求滿足數據管理者l

數據管理核驗l

數據需求落實數據使用者l

數據使用l

數據需求提出5.數據質量—數據質量控制的實施過程依照參考數據和行業標準進行數據標準化處理補全數據驗證數據數據源標準化數據數據標準

化審核自動引用參考標準自動驗證和標準化l

符合規范完整的優質數據l

數據標準l

參考數據ll數據采集授權流程

2數據備份流程

4數據安全需求分析l

企業自身業務需要l

利益相關方的安全需求l

政策、

法規、

監管要求數據安全管理策略l

數據分類分級l

數據權限體系l

存儲加密策略貪

已有數據安全管理組織、

流程、制度借鑒支持

6.數據安全-數據安全管理規劃5316數據安全管理制度數據安全體系設計數據訪問權限流程數據恢復流程l加強對特權用戶的控制l控制誰、什么時間、什

么地點、如何(3W1H)訪問了數據庫、數據和應用系統l行級別和列級別的多角

度安全控制l對數據進行分類管理l

數據加密l網絡加密l

對外發數據進行數據屏蔽l

加密導出的數據l對備份數據進行加密l

啟動數據審計l

細粒度的審計l對審計數據進行集中管

理、生成報表和監控l定時進行安全配置掃描l

設置安全的密碼l集中式用戶管理強認證l

代理認證l

安全的基本配置

6.數據安全-數據安全管理策略01020304數據保護數據監控訪問控制用戶管理數據源l數據原則上不入湖

，入湖需有明確分析目的，并獲取數據Owner同意l數據Owner有權要求數據入湖需要執行保護措施，如切片入湖、加密、脫敏、高防區l由數據管家與數據Owner確認數據保護解決方案，并執行落地l：是公司最重要或敏感的信息，其泄漏會使公司利益遭受巨大損失l：是公司非常重要或敏感的信息，其泄漏會使公司利益遭受較大損失l核心：對應信息

，特指公司真正具有商業價值的信息資產l關鍵：屬于信息，特指對企業在技術領域領先戰略競爭對手

6.數據安全-數據底座共享原則與安全管理準則,且影響范圍巨大,且影響范圍廣泛,例如核心算法、商務授權、定價策略某省市場競爭中起到決定性因素“數據底座共享與安全管理規定

”∶核心資產安全優先，非核心資產效率優先落地與執行數據接入&存儲反饋與調整數據分析信息安全分級標準秘密公開保護:數據存儲保護基線控制:數據存儲保護基線使用約束降密條件入湖:密級標識數據授權訪問關鍵資產外部公開核心資產關鍵原則主題聯接`"

J通用技術服務基于數據處理框架技術所提供的通用數據服務

，可滿足企業80%以上的常見數據訪問需求算法模型服務基于可調優的算法模型（機器學習、深度學習等）所提供的離線或者實時的數據服務

，可滿足AI類定制化場景需求分析服務以滿足“分析決策”類需求的通用技術服務

，常以MPP數據庫滿足AD-HOC多維分析的需求7.數據應用–通用服務和場景化服務查詢服務以滿足“畫像”類需求的通用技術服務

，常以關系型數據庫或KV數據庫作為計算引擎搜索服務以滿足“搜索”類需求的通用技術服務

，常以基于lucene的ES作為計算引擎規則服務以滿足“營銷圈人”類需求的通用技術服務

，常以傳統數據庫或MPP數據庫作為存儲推薦服務以滿足“推薦”類需求

的算法服務，整合算法

的大數據離線或實時計

算框架作為技術基礎更多服務其他更多場景需求

，如風控、預測、機器視覺、文本分析等8.數據全生命周期管理數據全生命周期管理規范

企業內不同層次的數據產生

源頭

、機制與規范

，包括元數據、主數據、基礎數據、業務數據、主題數據、分析數據

等

，

對數據產生過

程進行規范化管理基于企業的

業務流程分

析數據處理過程

，

建立數據流圖

，

優化

數據處理過程

，

去除不合理與不增值的數據處理節點

，

制定數據處理

的

流程、權限

以及

相關制深入

調研數據

的應用與

分析

需求

，

設計

多層次、

多角度的

數據分析模型

，

建立數據的

共享應用機制

與平臺

，

實現數據驅動業務。根據權限

設定數據

的

查詢

/

傳

輸

/

存

儲

規

則

，建

立

CRUD

A

矩陣

，

對數

據

進行分維度、分層次

、分視角的

多維度管理

。建立

數據

的

歸檔

與

銷毀制度

，

建立

數據

的知識化

管理體系

，

覆蓋數據的日志、備份等全面化管理

，

保障數據安全

。04數據分析與

應用05數據歸檔與

銷毀03數據傳輸

存儲查詢01數據產生02數據處理度

。03數據治理交付成果

數據戰略—數據治理戰略規劃報告示例

數據治理—數據治理組織及管理機制示例數據資產管理規章制度數據治理組織管理辦法

數據標準—元數據管標準規范示例

元數據標準元數據管理變更流程元數據管理規范

數據標準—主數據管理標準規范示例

主數據標準主數據管理辦法主數據管理流程基于企業已有數據模型及業務表單，對業務上認為重要的、跨部門或跨系統共享的數據元進行屬性統一定義，標準的定義應遵循共享性、唯一性、穩定性、可擴展性、前瞻性、可行性六大原則。

數據標準—業務數據標準規范示例

數據標準—指標數據標準規范示例

數據架構—數據建模及主題庫建設規范示例主題庫建設規范數據建模規范數據質量管理機制數據質量管理流程數據質量管理實施落地方案

數據質量—數據質量管理規劃

數據安全—數據安全管理辦法及數據權限控制策略

數據權限控制策略數據安全管理辦法

數據服務—數據交換共享及數據分析服務規范

數據交換共享規范數據分析應用管理規范04數據治理實施方法1.1數據資產現狀調研1.2數據利用現狀調研1.61.3數據全域探索工作1.4問題梳理與總結1.5統一數據體系愿景與目標項目管理/知識轉移3.2數據治理平臺建設3.1試點數據應用用例3.2試點應用對應數據治理的

優化建議1.探索調研與評估2.體系設計

，規劃與應用驗證3.體系構建，反饋和優化3.1完善數據治理制度體系2.6數據治

理實施

路線圖

數據治理項目實施方法論數據治

理

體系優化2.5數據治理平臺規格設計和建設需求說明書3.3數據治理提升和實施2.4數據治理流程設

計2.3數據管理權責劃

分和職能設計2.3企業數據

應用能力

體系設計數據管理工作考核管理辦法數據治理辦法、規則數據應用層

數據體系層1.2典型數據應用用戶訪談2.2數據工作流程設計2.1數據運營機制設計1.1典型數據應用場景探索1.3典型數據應用需求調研1.4典型數據應用場景設計數據中臺架構設計數據元模型信息價值鏈2.2數據治理組織架

構、數據治理政策1.5企業數

據應用

規劃數據治

理體系

目標確

定數據標準管理模塊3.3應用反饋

優化機制元數據管理模塊數據治理管理模塊數據安全管理模塊基礎數據標準數據治理標準數據安全管理指標數據標準2.1數據架構設計了↓軟硬件基礎設施、

網絡環境數據標準管理數據安全管理

數據治理實施技術路線某省市數據倉庫數據緩存業務專題分析數據查詢數據開放數據治理成果展示數據清洗融合

數據質量提升數據質量管控數據應用元數據管理數據提升數據剖析人工處理數據對象管理數據評估數據比對數據來源管理數據修復質量探查監測與告警處理流程管控分批讀取數據標準管理數據范圍分析數據關聯規則監測管控數據源時序數據MESERPPDM文件數據離線數據數據集成管理

數據質量稽查數據治理平臺數據讀取流執行數據讀取消息讀取數據治理域指導落實與完善數據管理工作主數據管理數據安全

管理支撐固化輔助輸入數據治理平臺數據標準管理模塊元數據管理模塊數據質量管理模塊數據安全管理模塊……數據治理平臺：以數據戰略及數據體系為指引，數據管理制度為依據

，通過對核心管理對象統一管理，為數據管理工作提供數據及技術支撐

，提升數據管理工作效率和水平，進而提高整體數據質量和數據利用價值。

數據治理的技術支撐平臺……數據查疑修復數據標準維護數據建模數據標準管理數據模型管理元數據管

理數據質量管理數據架構

管理數據標準管理元數據管理數據質量管理數據建模平臺數據開發平臺數據服務管理數據資產管理新建數據標準?

點擊進入查詢具體表的信息情況包括明細信息（字段

索引

存儲概覽

分區信息

變更信息等）產出任務、血緣關系、

預覽等數據標準管理元數據管理數據質量管理數據建模平臺數據開發平臺數據服務管理數據資產管理各種數據資產的元數據信息查詢&數據元標準映射數據治理丨元數據管理,

、、

、

、

、?基于元數據

，提供血緣關系分析，快速定位數據問題，提升數據鏈路分析影響分析：幫助企業開發者快速了解當前對象下游數據，快速掌握元數據變更可能造成的影響，有效評估避免改造風險

，幫助企業高效準確對數據資產進行維護與使用。數據治理

丨元數據管理

數據標準管理

元數據管理

數據質量管理

數據建模平臺

數據開發平臺

數據服務管理

數據資產管

血緣分析：數據資產全面呈現了數據倉庫中數據之間的關系

，描述所有元數據對象的血緣關系。元數據血緣分析與影響分析數據質量概率&質量監控.

數據質量實時監控用戶可使用內置通用規則，

自定義規則進行數據質量的實

時監控.

實時監控預警基于配置規則，如有質量風險，則予以預警，提醒數據質

量問題.

監控任務管理可基于監控規則組合質量監控任務，可對任務實現編輯、

查看、執行、停止、刪除等管理.

質量分析報告基于檢測見過

，進一步統計分析

，可為用戶提供質量分析

報告

，各數據質量問題出現情況

，一目了然數據治理丨數據質量管理數據標準管理元數據管理數據質量管理數據建模平臺數據開發平臺數據服務管理數據資產管丨數據建模平臺數據標準管理元數據管理數據質量管理數據建模平臺數據開發平臺數據服務管理數據資產管?

提供建模總覽，根據總覽實現

建模流程的過程指引?

點擊流程節點快速進入功能頁

面?

數倉總線矩陣，提供業務過程

與維度的關系，也可快速創建

事實表及維度表建模總覽&總線矩陣數據治理丨數據開發平臺數據標準管理元數據管理數據質量管理數據建模平臺數據開發平臺數據服務管理數據資產管可視化開發&統一任務調度&操作記錄&版本管理操作記錄統一任務調度可視化開發丨數據服務管理數據標準管理元數據管理數據質量管理數據建模平臺數據開發平臺數據服務管理數據資產管服務安全（訪問控制、鑒權、速率、次數）API服務接口設計服務監控服務審批某省市場數據API服務開發與管理數據治理丨數據資產管理數據標準管理

元數據管理

數據質量管理

數據建模平臺

數據開發平臺

數據服務管理

數據資產管數據資產一，全局掌控數據資產情況

，企業數據資產一目了然數據資產地圖數據資產概覽核心業務過程數據分析平臺智能場景創新（長期）輔助業務改善（中期）?

銷售追蹤大盤/銷售全局分析；?

全局庫存洞察/庫存管理駕駛艙；?生產運營分析；?采購管理駕駛艙；?企業經營分析；?

成本、利潤分析等；財務/人事?

質量檢測及預警；?

碳排放檢測及預警；?銷售預測模型；?

營銷政策/活動效果分析；??

銷售費用投入產出分析；?

完美訂單達成率追蹤；?

客戶經營賦能；?提升供應