如何构建数据治理体系，附制造业数据治理案例44页PPT-EA之家

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数据治理（Data Governance）并不是一项技术工作，而是一套围绕数据全生命周期的组织性管理体系。
它定义了企业在数据获取、加工、使用、共享、保护和销毁全过程中的权责、标准、流程与监督机制。
从国际与国内标准的角度来看，数据治理有三层核心定义：

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。
它通过制度化的政策、角色和流程，确保数据管理行为符合组织战略、法律法规和业务目标。

数据治理是一套关于“谁可以对哪些数据在何种条件下做什么事”的决策权体系。
它的核心是“权责清晰 + 流程可控 + 结果可衡量”。

数据治理是八大数据管理能力域中的核心域之一，是企业数据管理能力成熟度的总控机制。
它统领主数据、元数据、数据标准、数据质量、安全与应用等子域的协同。

因此，从方法论角度看，数据治理的本质是一种制度化的权责与控制体系，目标是：

让数据可找、可用、可信、可控、可评估，并能持续创造业务价值。

数据治理的价值不是抽象的，而是体现在企业运营的全过程。可以从战略、运营、决策三大层面理解：

数据像土地、资本、人力一样成为“企业经营的第四大生产要素”。
通过数据治理，企业能实现：

在运营层面，数据治理通过统一标准和主数据体系解决了“一物多码”“口径不一”“账卡物不符”等常见问题。
这让企业：

如华为、吉利、奇瑞等案例均通过主数据治理实现了从编码混乱到统一分发的转变，显著提升了业务流转效率。

通过统一的指标体系与数据标准，企业可以形成自上而下的“经营驾驶舱”。
数据从生产环节实时汇总，支持收入、利润、风险等多维度分析，实现从结果导向 → 数据驱动 → 过程管控 → 准确决策的闭环。

构建体系的关键是把数据治理当作一个完整的管理系统来设计，而不是单点技术项目。

主流方法论可总结为“六步法”+“三支撑”：

步骤	方法论要点	关键成果
1. 识别与盘点	梳理数据资产家底：通过元数据扫描、业务访谈，识别数据域、主题域、数据源	《数据资产目录》《主题域划分表》
2. 评估与诊断	依据DCMM评估模型，对八大能力域成熟度打分，识别短板	《数据治理评估报告》《问题清单》
3. 规划与设计	制定数据战略蓝图，明确目标、路径与组织职责	《数据治理总体规划》《组织与职责矩阵》
4. 标准与制度	建立数据标准、元数据、主数据、质量、安全五大管理制度	《数据管理制度体系》《编码与口径标准》
5. 平台与工具	构建主数据、元数据、质量、安全、共享五类支撑平台	《数据治理平台技术架构》《接口与集成方案》
6. 运营与优化	建立监督评估机制，周期性评估、量化改进	《数据治理运营手册》《持续改进机制》

组织支撑：
- 成立数据治理委员会，设立CDO（首席数据官）统筹；
- 明确数据所有者、数据管理员、数据使用者职责；
- 建立跨部门协同机制（如数据标准审批委员会）。
制度支撑：
- 数据标准管理制度
- 主数据与元数据管理办法
- 数据质量监控制度
- 数据安全与共享制度
- 数据资产盘点与评估制度
技术支撑：
构建“湖仓一体 + 元数据驱动 + 主数据分发 + 质量闭环”的统一治理平台，包含：
- 数据目录管理
- 元数据采集与血缘分析
- 主数据统一建模与分发
- 数据质量校验与问题管理
- 安全分级与权限控制
- 数据服务化API管理