华为数据治理方法论与实践，附44页PPT方案

附件为华为44页PPTX文件。

一、公司级数据治理政策：确立“基本法”

华为首先通过制定公司级的数据治理政策，确立了数据管理的“基本法”地位。核心内容包括四个方面：

• 数据管理总纲：明确数据是企业核心资产，数据准确是内部控制的基石，制定涵盖信息架构、数据产生、应用、问责与奖惩的基本原则。

• 信息架构管理政策：强调信息架构是统一的数据语言，是业务流打通和消除孤岛的关键，明确角色职责与管控要求。

• 数据源管理政策：要求从源头保证跨流程、跨系统的一致性和唯一性，提出认证标准和管理原则。

• 数据质量管理政策：落实责任机制，建立持续度量与改进机制，使数据在创建、维护和应用全生命周期中保持高质量。

政策的核心在于“签发级别与效力”，即由公司最高层级进行制度发布，确保全公司范围内的统一遵循。

二、数据管理流程：角色分工与职能闭环

在执行层面，华为将数据治理分解为一整套流程，形成从业务变革到数据分析的逐层闭环。其核心是以角色为驱动的责任划分：

• 信息架构工程师：负责架构设计与管控，进行数据分类、定义与标准化，开发概念模型与信息链。

• 数据治理工程师：聚焦资产建设与质量监控，识别数据问题，制定标准与度量指标，开展根因分析与评估。

• 数据平台工程师：构建分析平台，负责数据采集与预处理。

• 数据分析师：面向价值实现，开发业务模型，开展挖掘分析与可视化。

• 数据科学家：专注技术攻关，开发算法与模型，推动数据产品化。

这一分工对应华为“L1-L3”的治理层次：L1 管理业务变革与信息技术，L2 管理数据，L3 管理信息架构、数据质量与数据分析。

三、数据管理组织：以Owner为核心的责任制

在组织上，华为采用了“领域Owner+公司Owner”的双层治理模式。通过分批完成210个数据主题域Owner的任命，建立了全覆盖的责任网络：

• 公司数据Owner：制定战略与路标，发布政策，批准架构与质量目标，裁决重大争议。

• 领域数据Owner：分解责任到下层流程Owner，并监督落地执行。

• 跨领域联合工作组：由数据质量执行组、信息架构建设组、数据服务推进组、数据分析组、元数据组等组成，保障跨部门协同。

这种结构既具备集中治理的权威性，又兼顾跨领域协调，确保治理“有人管、能落地”。

四、数据管控机制：三层管控架构

华为的数据管控通过“战略—专业—执行”三层体系来落实：

• 战略管控：由变革指导委员会与公司数据Owner行使决策权，批准战略、政策和架构。

• 专业管控：各专家组和运作团队实施端到端管理，推动架构管控与数据治理。

• 执行管控：业务变革项目遵循数据管控，质量运营团队协助闭环，优化团队解决“老大难”问题。

这一机制确保了从战略规划到一线执行的全过程一致性和闭环改进。

五、数据主题联接：从数据到信息的价值转化

在数据价值实现方面，华为提出“数据主题联接”的方法，将数据由“原材料”加工成“半成品”和“成品”，最终转化为支撑业务决策的信息：

• 以事件为中心的多维模型（合同、订单等）。

• 以对象为中心的图模型（客户、供应商等）。

• 智能标签（用户画像、员工画像）。

• 指标数据（原子指标、衍生/复合指标）。

• 算法模型（预测、挖掘等）。

这些方式实现了跨域数据的关联与重组，满足消费场景下的多样化需求，如经营分析、外部风险预警、智能决策等。

六、结语

从政策到流程、从组织到机制，再到主题联接，华为的数据治理方法论体现出三个鲜明特征：

1. 制度先行：通过公司级政策确立治理的权威性和刚性。

2. 责任闭环：通过Owner机制确保数据有“主人”，问题有“裁决”。

3. 价值导向：通过主题联接和数据服务，把数据真正转化为业务可消费的资产。

这套方法论不仅支撑了华为自身的数字化转型，也为其他企业提供了可借鉴的系统化治理范式。

七、华为数据治理方法论与实践方案44页PPT