华为数据治理方法论与实践方案，附案例，44页PPT

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一、什么是数据治理

数据治理在业界有多种定义和内涵，以下是几种主流的理解：

1. IS/IEC、TRO38505-2:2018
   
   ：数据治理是关于数据采集、存储、利用、分发、销毁过程的活动的集合。
2. GB/T4960.5-2018
   
   ：数据治理指的是数据资源及其在应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。
3. 国际数据管理协会(DAMA)
   
   ：数据治理是对数据资产的管理、行使权力和控制的活动集合，涵盖规划、监督和执行。
4. CB T 36073-2018
   
    《数据管理能力成熟度评价模型》：数据治理包含组织架构、岗位设计、团队建设、数据责任等内容，是开展数据智能工作的基础，确保数据战略目标的实现。

数据治理可以分为狭义和广义：

• 狭义的数据治理
  
  ：指的是数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合，旨在保证数据资产的高质量、安全及持续改进。
• 广义的数据治理
  
  ：指的是面向客户数据资产，进行数据汇集、加工、使用与价值实现的全生命周期管理，包括建立数据管理体系、统一信息架构与标准、形成数据质量度量机制等。

二、华为数据治理框架

华为的数据治理框架由多个层次组成，首先是制定数据治理政策的明确指导。通过设计统一、完整的信息架构，并落实数据质量管理机制，确保数据的准确性和一致性。框架的进一步实施包括数据源的明确、数据标准的发布、数据安全的保障等，并结合了数据资产化、数据流转等关键点来实现整体数据管理的优化。

三、建立公司级的数据治理政策

在华为的数据治理实践中，首先确立了数据管理的总纲，明确数据治理的基本法则。数据被视为公司的核心资产，必须对数据的采集、使用和处理进行规范和控制。其次，建立了统一的信息架构政策，确保数据流转的高效与透明。此外，华为的政策还强调数据源的统一、数据质量的持续管理以及安全防护措施的落实。这一过程的成功实施为公司内部数据资源的管理和应用提供了强有力的支撑。

四、华为数据湖的主要特点

华为的数据湖架构具有显著的特点，首先是数据的结构化与非结构化数据的并行管理。这一结构化与非结构化数据的整合，使得华为的数据湖可以处理多种数据类型，并通过数据的拉式和推式流转方式增强数据的共享与流通。其次，数据湖的建设实现了各类数据资源的全面汇聚，从而提升了数据的利用效率。

五、数据安全与合规治理

华为的DSMM（数据安全能力成熟度模型）为数据治理提供了全面的安全保障框架。DSMM模型从组织建设、技术工具、人员能力等多方面入手，确保企业在数据安全方面的长期可持续性。通过明确数据的生命周期管理，华为在每个阶段都设置了严格的安全保障措施，确保数据从采集到使用全过程中的安全性和合规性。

六、44页PPT《华为数据治理方法论与实践方案》