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。
- 数据管理与数据治理：
- 数据管理是关于数据资源获取、控制、价值提升的活动集合。
- 数据治理涉及数据采集、存储、利用、分发、销毁过程的活动集合，包括管控活动、绩效和风险管理。
- 数据资产与数据资产管理：
- 数据资产是企业拥有或控制的，能为企业带来经济利益的数据资源。
- 数据资产管理涉及规划、控制和提供数据及信息资产的业务职能。
- 数据资产价值评估：
- 评估数据资产的内在价值和应用价值，包括完整性、正确性、一致性、重复性、稀缺性、时效性、多维性和场景经济性。
- 数据分类与数据治理标准框架：
- 介绍了主流数据治理标准及框架，如IS/IEC、TRO38505-2:2018、GB/T4960.5-2018、DAMA和DGI。
- 数据治理的核心内容与战略实施步骤：
- 包括企业战略环境分析、识别数据战略、制定数据战略目标、编制实施纲要和计划、落实实施战略的措施、回顾和考核。
- 数据治理的顶层架构：
- 包括数据战略、管控域、价值域、治理域、技术域和过程域。
- 数据治理组织框架与模式：
- 描述了数据治理的组织结构和不同模式，如各职能部门自行组建数据团队、成立数据归口管理部门等。
- 数据治理制度框架：
- 分为政策、制度、细则、手册四个梯次，规定了数据治理的职能域内的目标、行动原则、任务、工作方式、步骤和措施。
- 数据治理总体流程框架：
- 包括标准和规则的制定，定义、发现、实施、衡量与监测四个环节。
- 数据治理实施策略和路径选择：
- 强调顶层设计的重要性，数据治理工具的必要性，以及数据治理是一个长期和逐步见效的过程。
- 数据治理实施框架：
- 支持企业发展战略，包括数据资产、主数据、元数据、数据指标的管理实施。
- 数据治理常见误区：
- 包括企业需求不明确、数据治理是技术部门的事、大而全的数据治理、数据治理工具是万能的、数据标准难落地、数据质量不能闭环管理。
- 数据管控概念及要素：
- 数据管控是企业数据治理的基础性保障，涉及长期性、计划性和连续性。
- 数据管理流程：
- 包括数据标准管理流程、数据安全分级管理流程等。
- 数据建模：
- 描述了数据模型的概念、分类和开发方法。
- 主数据和主数据管理：
- 主数据是跨部门业务协同需要的基础信息，涉及财务、组织、资产、客户等多个方面。
- 元数据和元数据管理：
- 元数据是描述信息资源特征、内容的结构化数据，包括技术元数据、业务元数据、操作元数据和管理元数据。
- 数据指标与管理：
- 涉及管理挑战、设计目的、原则、工作内容，以及指标体系框架。
- 数据质量管理：
- 包括数据质量评估、分析、需求、检查、提升等方面。
- 数据安全管理：
- 涉及数据安全管理的各个阶段，包括数据识别与分类打标策略、数据访问控制策略、数据库审计策略等。
- 数据平台通用架构：
- 描述了数据开发与应用、数据集成、数据管理、数据开发、数据分析的相关工具和架构。
- 工业互联网安全体系架构：
- 构建完整的工业互联网安全体系，包括合规保障体系、组织建设、数据安全管控等。
- 企业数据标准化实施路径：
- 包括数据盘点与评估、保障机制建立、数据标准化、数据价值实现。
- 数据交换与服务：
- 描述了数据交换的概念、数据采集、交换、加工、共享。
- 数据开放服务模式：
- 包括应用商店、行业模型、数据产品、应用开发、应用注册、应用下载。
- 数据管理成熟度度评估维度：
- 涉及数据管理成熟度评估的各个阶段和核心要素。
- 数据资产运营实施：
- 包括数据资产成本管理、确权、质量评估、价值评估与定价、共享服务与计费、运营分析。
- 数据资产价值评估平台架构：
- 描述了平台的统一登录入口、支撑功能、工作流、权限管理等。
- 数据质量管理实施步骤：
- 涉及数据报告及记分卡、数据转化、验证、开发、监控。
- 数据治理平台：
- 描述了数据治理的总体目标、能力框架、技术平台。
- 数据仓库VS数据中台：
- 对比了大数据架构、混合架构、传统数据仓库的特点。
- 南方电网的数据资产管理框架：
- 包括组织管理、业务数字化、数据运营、数据共享开放。
- 国家电投数据资产管理体系结构：
- 包括大数据应用、大数据治理体系、数据共享与服务、组织保障体系。
- 国家电投集团大数据标准体系架构图：
- 描述了大数据标准体系的一级架构到四级架构。
- 中国外运数据治理平台：
- 包括数据治理平台功能、身份验证、多语言、审批待办、移动应用、个性设置等。
涵盖了数据治理的各个方面，从理论框架到实际操作，从技术实施到组织管理，为构建和维护一个智能全域数据治理平台提供了详细的指导和参考。
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