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。
由于非结构化文档数据数量大、范围广、数据状态繁杂，涉及部门、人员和系统众多，正所谓牵一发而动全身。因此，要顺利开展非结构化文档数据的治理，必须充分做好前期的准备工作和规划。
在“摸清家底”—现状调查和现状评估的基础上，结合《信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范》提出的数据治理框架，从顶层设计、数据治理环境、数据治理和数据治理过程四大部分开展非结构化文档数据的管理。
1、顶层设计
企业的发展战略、管理模式和关键业务活动对于企业信息化及其数据治理的方向和目标起着决定性的导向作用，同时，企业各级部门及人员对于非结构化文档数据管理的理解与期望也将影响数据治理方案的设计。
因此，首先可以通过对企业关键业务活动的流程进行调查与分析，借助成熟度矩阵来评估企业非结构化文档数据在不同业务活动中的现状水平，并根据相关制度规范或行业标杆进行对标，找出差异点，作为项目开展的现实基础。
然后，在上述活动的基础上，制定企业非结构化文档数据项目的实施规划，包括定位、阶段、原则和目标，作为项目开展的基础与依据。
2、数据治理环境
任何管理活动的开展都离不开所处的环境，后者是前者赖以生存的生态系统。国内外宏观环境、行业环境和企业内部环境构成了环境要素的三个层面。
在这三个层面中需要纵向考虑政策、制度标准、趋势、文化、传统等要素对于项目的影响作用，要遵循法律法规、行业监管、内部管控，满足数据风险控制、数据安全和隐私的要求。
识别并评估市场发展、数据清理、竞争地位和技术变革等变化，规划并满足数据治理对各类资源的需求，包括人员、经费和基础设施。
尤其要关注企业文化、体制传统对管理活动实施的潜在影响，区别有利因素和阻碍因素。
3、数据治理框架
在前述两个步骤的基础上，围绕数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理、内容管理和文档全生命周期管理等方面，搭建企业非结构化文档数据管理系统平台，在企业内部打通各业务系统之间的壁垒，在统一的平台之上规范非结构化文档数据的管理，同时融合元数据管理和内容管理。
文档类型关联着文档的元数据，不同的文档类型具备不同的文档元数据集合，也对应着不同的管理策略和机制。因此，需要统一制定符合管理和利用要求的非结构化文档数据元数据标准体系。
内容管理理念则作用于数据管理平台底层，以数据内容为中心统一存储、管理企业内部已建、在建、未系统化管理的非结构化文档数据，为上层业务管理、知识管理、智能搜索等业务应用的建设提供支撑。
4、数据治理过程
按照项目管理流程的一般要求，针对企业非结构化文档数据管理具体目标和内容，进行统筹规划、构建运行、监控评价、改进优化四个阶段的流程控制。
在此过程中，由于项目涉及企业各个层级、各个部门的众多人员、系统及工作流程，为了保证项目的顺利实施，需要在项目开展的同时进行变革管理（Change Management），通过调研、宣贯和培训等手段加强企业员工对项目的认知和接受程度。
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