数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据管理（DM）和数据治理（DG），类似中医（讲‘管’）和西医（讲‘治’）的本质思想。
1、管理（DM），乃长期管控的过程，属于长效机制。
2、治理（DG），指某一时间段对数据的临时梳理措施和行为，是短期性针对数据质量的干扰动作。
不同的系统管理各种业务流程，各业务系统信息缺乏信息共享和业务协同，缺乏统一的信息化标准及管控体系。
一、企业数据治理目标
管理体系：通过实施数据标准化，健全并落实公司数据管理的组织（岗位职责）、流程、规范、制度，完善数据管理体系。
数据标准：进一步完善并优化现有的数据编码标准，融入业务管理需求，支持各类信息系统建设的主数据需求，并为未来支持统一报表，BI等其他需求提供坚实基础。
管理平台：通过建立统一的数据管理系统，搭建数据申请、审核、发布、修改的平台，对主数据进行全生命周期管理，提高数据质量，为公司基础数据的规范化、标准化、制度化管理提供信息化支持。
集成共享：通过建立统一的数据管理系统，支持数据共享，实现东城公司管控的各类主数据在核心应用系统中的主数据统一。
团队培养：通过建立统一的主数据管理系统，大力培养内部团队，培训相关技能、技术和工具，满足未来主数据管理工作的需要。
分析展现：通过构建数据标准化管理体系，搭建数据治理平台，实现（大）数据分析，企业信息门户等，为高层决策提供精确的数据支持。
二、企业数据治理项目整体技术架构
三、数据治理实施方法论
数据管理体系建设总体策略：
①充分调研企业静态数据中心管理体系现状；
②结合企业未来静态数据中心的管理目标和规划，参照国家标准、行业标准、企业现有标准，确定静态数据中心管理体系草稿；
③集团内广泛征求各级相关人员的建议和意见，形成会议讨论机制，最终定稿。
总体架构：符合和匹配总体架构，尤其是数据架构的关键内容和要素，按照分层、分类、分段的方式进行设计，保证数据规范的合理性和科学性。
全面覆盖：全面梳理，跨业务、部门调研和分析。充分考虑主数据的动态特性，打破传统主数据的界限。
协同一致：利用统一的格式，综合各相关用户的资料和观点，消除歧义，保障信息需求一致。
符合标准：严格遵循信息资源标准以及本项目要求的相关系列标准。
目标清晰：完全满足未来业务系统的改造、建设以及数据分析等的应用。
四、数据治理平台部署架构
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