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数据治理方法论与顶层设计思路,附案例.PPTX文件

案例36页.PPTX可编辑文件

(一)数据治理方法

数据治理是指对数据的质量、安全、可用性、一致性、完整性和价值进行管理和控制的过程。

数据治理的目的是确保数据能够支持企业的战略目标,提高数据的信任度和价值,降低数据的风险和成本。企业数据治理方法需要考虑以下几个方面:

(1)数据治理的目标和范围

要与企业的数字化转型战略保持一致,明确数据治理要解决的问题和需求,以及数据治理要覆盖的数据类型、数据源、数据主体和数据使用者。

(2)数据治理的组织架构和职责

要建立一个跨部门、跨层级、跨角色的数据治理组织,明确数据治理的决策机制、协调机制、沟通机制和激励机制,分配数据治理的角色和职责,如数据所有者、数据管理者、数据质量管理者、数据安全管理者、数据分析师等。

(3)数据治理的流程和规范

要制定一套完善的数据治理流程和规范,包括数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理、数据元数据管理、数据血缘管理、数据目录管理、数据共享管理、数据监督管理等,确保数据治理的有效性和可持续性。

(4)数据治理的平台和工具

要选择合适的数据治理平台和工具,支持数据治理的实施和运营,提供数据治理的可视化、自动化、智能化和协同化的功能,如数据质量检测、数据安全加密、数据标准定义、数据元数据采集、数据血缘分析、数据目录展示、数据共享授权、数据监督报告等。

(二)案例

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