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1、数据治理核心思想：

数据治理理论架构图描绘了一个由顶层设计、管控机制、核心领域和管理系统四个主要部分组成的数据治理框架。它旨在通过系统化的方法，解决数据治理机制缺失引发的业务和技术问题，并最终提升企业的数据管理水平。

2、数据治理框架结构分解：

1.顶层设计 (目标与规划)

• 核心： 梳理由于数据治理机制匮乏而引发的业务及技术问题，并规划针对不同成熟度业务板块或业务单元的数据治理实施路径。

• 要点：

  • 问题导向： 强调数据治理是为了解决实际问题，如数据质量差、数据孤岛、数据安全隐患等。

  • 差异化策略： 针对不同业务单元或板块，制定不同的数据治理策略和实施路径，避免“一刀切”。

  • 目标明确： 明确数据治理要达成的目标，如提升数据质量、降低数据风险、提高决策效率等。

2.数据治理管控机制设计 (组织、工作流程、制度)

• 核心： 建立有效的组织架构、工作流程和管理制度，确保数据治理工作能够有序开展。

• 要点：

  • 高层决策机制： 确保高层领导对数据治理工作的高度重视和支持。

  • 组织架构优化： 明确各数据治理相关部门的职责和权限，建立协同工作机制。

  • 管理制度完善： 制定数据标准、数据质量管理、数据安全管理等一系列制度，为数据治理工作提供规范和指导。

  • 工作流程优化： 优化数据采集、存储、处理、分析和应用等环节的工作流程，提高效率和质量。

3.数据治理核心领域分类分级

• 核心： 对数据进行分类分级管理，针对不同类型和级别的数据采取不同的管理策略。

• 要点：

  • 数据要求明确： 明确数据的定义、构成和内容，体现管理和运营对数据的要求。

  • 核心领域：

    • 数据架构： 规划和设计数据存储和处理的结构，包括数据模型、数据仓库、数据集市等。

    • 数据标准： 制定统一的数据标准，包括数据命名、数据类型、数据格式等，保证数据的规范化和一致性。

    • 数据质量： 保证数据的准确性、完整性、一致性和时效性。

    • 数据安全： 保护数据不被非法访问、泄露或篡改。

    • 数据生命周期： 管理数据从产生到消亡的整个过程，包括采集、存储、处理、分析、应用、共享和销毁等环节。

    • 主数据： 管理企业核心业务实体数据，如客户、产品、供应商等，保证数据的一致性和准确性。

    • 元数据： 描述数据的数据，包括数据的定义、来源、更新时间等，帮助用户理解和管理数据。

4.数据管理系统与架构设计

• 核心： 利用信息化手段提高数据治理效率，推动数据标准的应用和管理。

• 要点：

  • 系统支撑： 借助数据集成管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全管理和数据归档管理等系统，实现数据治理的自动化和智能化。

  • 技术驱动： 采用大数据管理平台等技术，支持海量数据的存储、处理和分析。

  • 门户集成： 通过统一的数据门户，提供数据查询、访问和应用服务。

  • 第三方评估： 引入第三方咨询评估，选择成熟的数据管理软件产品和大数据管理平台。

总结：

该框架图清晰地展示了数据治理的整体架构和关键要素。它强调了问题导向、差异化策略、系统支撑和持续改进等原则，为企业实施数据治理提供了有益的指导。通过该框架，企业可以建立完善的数据治理体系，提升数据管理水平，发挥数据价值，为业务发展提供有力支持。

建议：

• 在实际应用中，需要根据企业的具体情况，对框架进行裁剪和调整。

二.数据治理流程架构-CSDN博客