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一、背景：从信息孤岛到能力重构
企业拥有大量数据，却缺乏治理；拥有众多系统，却缺乏架构。数据治理解决“资源混乱”的问题，企业架构解决“结构割裂”的问题。两者协同，才能真正释放企业被“禁锢”的潜在价值，构建面向未来的数字化能力体系。
二、目标：构建企业数字化的底座能力
通过体系化治理与结构化设计，实现三项能力突破：
三、方法：数据治理与企业架构的双螺旋方法论
（一）数据治理：从“数据”到“资产”的系统化过程
在国际通行标准 DAMA-DMBOK 框架下，数据治理包括质量、标准、模型、元数据、主数据、安全等多个维度，其实施路径分为“顶层规划 + 主题建设”双线并进。
自下而上：以项目为抓手，快速迭代落地
自下而上路径是一种“项目驱动型”的数据治理模式，其核心思想是以具体数据项目切入治理主题建设，通过实践逐步积累方法与标准，最终形成体系。
1. 实施逻辑
企业首先选取痛点明显或价值突出的领域切入，如主数据建设、数据标准建设、元数据建设。
在实施过程中，通过对当前环境评估、数据需求分析与行业特性差距分析，形成数据蓝图规划和实施路线图。
随后在实践中不断复核、监控与优化，最终沉淀出数据标准、模型与质量体系。
2. 核心特征
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以问题为导向：先解决“急用先行”的实际问题，再抽象形成制度。
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以项目为载体：以主题库或数据中台建设为牵引，带动标准、模型、质量同步完善。
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以迭代为机制：遵循PDCA循环，持续复盘、优化和标准化。
3. 适用场景与优势
适用于数据基础薄弱、治理经验不足的企业。
优势在于小步快跑、见效快，能够快速积累经验，降低初期阻力；劣势是体系性稍弱，需在成熟后反哺顶层设计。
从上而下：以体系为引领，统一规划推进
从上而下路径是一种“顶层设计型”的数据治理模式，其核心思想是先规划后建设、以制度先行、体系引领项目实施。
1. 实施逻辑
企业根据整体战略，先制定数据治理总体规划，明确组织架构、制度体系、流程规范和工具体系。
形成主数据、元数据、数据模型、数据质量等一整套管理办法与治理标准。
在此基础上，再分阶段推动各主题项目建设，实现标准化落地。
2. 核心特征
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以战略为牵引：与企业发展战略、信息化规划同步。
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以制度为支撑：先立“规矩”，再推进项目，避免重复建设。
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以标准为纽带：所有项目均按统一口径执行，形成“一套体系，多级落地”。
3. 适用场景与优势
适用于数据资源丰富、治理经验较成熟的大型集团或央企。
优势在于整体规划、架构清晰、标准统一，能够保障全局一致性与可持续演进；但劣势是建设周期较长、初期投入较大。
（二）企业架构：从“系统”到“能力”的结构化路径
企业架构以 TOGAF ADM 方法论为核心，是连接战略、业务、数据、应用、技术的系统性框架。
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架构设计路径
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治理机制嵌入企业架构不仅是设计，更是治理体系：
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架构委员会负责决策、标准制定与变更审批；
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架构师团队负责架构落地、过程监控与偏差纠正；
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项目实施纳入架构一致性评估，形成闭环管控。
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方法优势
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让IT投资透明化：系统规划与业务价值可一一对应；
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让系统建设标准化：架构管控避免重复建设与资源浪费；
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让数字能力沉淀化：架构成果转化为可追溯的企业资产。
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四、案例：央企数据治理与架构协同实践（92页PPT案例）
EA之家 » 从数据治理到企业架构，附案例（92页PPTX）
