本套资料多于或等于43页，详细资料请看本解读文章的最后内容。
这份资料详细阐述了数字化转型背景下，麦肯锡提出的关于数据架构和数据治理的设计规划方案。该方案旨在帮助企业构建一个高效、可靠、安全的数据架构，并实施有效的数据治理策略，从而推动企业数字化转型，提升数据资产价值，实现业务增长和可持续发展。
一、项目背景与目标
资料首先介绍了数字化转型的大背景，指出数据已经成为企业最重要的资产之一，企业需要通过数字化转型来提升数据资产价值，实现业务增长和可持续发展。为此，麦肯锡提出了数据架构和数据治理的设计规划方案，旨在帮助企业构建一个高效、可靠、安全的数据架构，并实施有效的数据治理策略。
二、企业架构与IT架构现状分析
资料对企业架构和IT架构的现状进行了梳理和诊断，分析了企业目前面临的挑战和存在的问题，例如：
- 业务能力建设不足：企业需要加强业务能力建设，以应对未来5年内各方面的挑战。
- IT架构存在差距：企业目前的IT架构与数字化转型目标存在差距，需要进一步提升。
- 数据治理水平有待提高：企业缺乏统一的数据定义、全局性的企业信息/数据模型、规范的数据建模方式、数据平台集成度、管理方法以及KPI等。
三、数据架构设计
资料提出了数据架构设计的方案，包括：
- 数据治理团队设置：建立数据督导、数据建模/架构以及数据库管理三个团队，分别负责数据治理的指导、数据建模和数据管理等工作。
- 数据治理要素：主要包括数据设计、数据技术平台、数据生命周期管理以及数据治理KPI四个方面。
- 数据定义：定义主要数据对象、属性及负责部门，并建立企业信息/数据模型。
- 数据概念建模：设计企业整体层面的数据概念模型，以及能力板块与系统/项目层的数据逻辑模型与使用者模型。
- 数据逻辑建模：在系统开发层面，定义单个逻辑数据模型如何在特定的数据库管理系统中实施。
- 数据物理建模：负责信息系统项目中的数据物理模型的设计/实施。
- 数据使用者建模：在企业整体架构和能力板块层面，将数据使用者按需分类，并明确相关数据操作权限。
- 数据技术平台架构：明确数据集成、集合等方面的总体架构。
- 数据生命周期管理：明确数据服务水平(SLA)，并依据数据服务水平要求，对于数据对象建立储存规范。
- 数据治理KPI：明确数据治理的主要考核指标，如完整性、准确性、及时性指标等。
四、数据治理流程设计
资料设计了数据治理流程，包括：
- 定义数据对象：定义数据对象，并传达数据相关价值。
- 保证数据质量：确保存储在物理设备中的数据符合完整性、逻辑限制、业务规则。
- 制定与管理数据SLA：确保将应用和业务流程目标转换为服务水平目标，后者可由操作企业数据库的数据库管理员实现并衡量。
- 管理数据模型与架构：管理数据模型与架构，确保数据模型与架构的完整性和一致性。
- 管理数据性能与容量：确保数据资源得到有效、高效的使用，同时实现服务水平承诺。
- 管理数据可用性：确保数据可用于应用和业务流程。
- 管理数据备份与恢复：提供实现目标所需的恢复能力。确保关键企业数据的完整性以及日常操作和灾难情况下的可用性。
- 管理数据持续性：在异常中断延长的情况下，支持持续交付数据服务的优先子集。
- 管理数据安全性：确保对受保护数据的物理和逻辑访问仅限于授权用户。
五、数据治理团队工作指导原则
资料为数据治理团队制定了工作指导原则，包括数据督导、数据建模师/架构师以及数据库管理员等角色的工作指导原则，以确保数据治理工作的有效性和高效性。
六、数据治理流程最佳实践
资料总结了数据治理流程的最佳实践，包括数据治理流程的设计、实施和管理等方面的最佳实践，为企业提供参考和借鉴。
七、数据治理的管理节奏
资料建议企业确立一个结构化的管理节奏，以确保自上而下的方向设定以及自下而上的问题升级，并提供了数据管控委员会会议、数据建模和管理会议以及数据架构师会议等会议节奏与问题升级的示例。
八、总结
这份资料全面系统地介绍了数字化转型背景下，麦肯锡提出的关于数据架构和数据治理的设计规划方案，为读者提供了宝贵的参考和学习资料。通过学习这份资料，读者可以建立起对数据架构和数据治理的全面认识，为后续深入学习和应用数据架构和数据治理技术打下坚实的基础。
接下来请您阅读下面的详细资料吧。
EA之家 » 麦肯锡咨询案例：文件3：麦肯锡-企业数据架构数据治理设计规划咨询项目建议 P43.PPT
