基于数字化转型战略的企业数据治理方法设计思路-数字化转型网www.szhzxw.cn

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。

数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务的知识和意见，通过将流程、策略、标准和组织的有效组合，对企业的信息化建设进行全方位的监管，需要企业高层的授权和业务部门与IT部门的密切协作。

目标是保证数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、可审计和安全性。数据治理体系的建立是促进企业数据管理体系建设和执行体系落地的有力支撑平台，将分散、多样化的核心数据等通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控等技术手段进行优化，形成企业内的数据治理体系，并结合企业组织结构，形成数据管控执行体系，在企业内部持续运行，提升、挖掘主数据的应用价值。

以下这份PPT文档的核心内容是关于企业数字化转型战略下的数据治理方法论和顶层设计思路，核心内容概括如下：

数字化技术革命对组织建设与运营的影响：
- 数字化技术的发展浪潮，从1970年代至今，涉及技术如个人电脑、互联网、云计算、人工智能等。
- 新技术推动企业商业模式和运营方式的变化，如资源开放、数据共享、成本节约等。
企业数字化生态环境：
- 企业需要引入云架构和平台化思想，建立敏捷的数字化架构体系。
- 企业业务应用向云端迁移，数据架构从以应用为中心转变为以分析为中心。
企业数据治理方法论与设计思路：
- 数据治理的范畴包括数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据质量管理等。
- 数据管理框架从上至下指导，从下而上推进，形成全方位框架。
数据治理整体思路：
- 数据治理的延伸是数据管理，包括数据资产透视、智能搜索和发现、主数据管理等。
- 数据治理工作日常化，包括元数据和标准化治理维护、新类型数据的自动化治理等。
数据资产盘点：
- 业务系统调研、业务流程梳理、数据标准梳理等步骤，以发现和分类数据。
让数据变得更干净，少歧义：
- 数据采集与清洗、元数据管理、数据标准化治理是主要方向。
元数据管理：
- 元数据是关于数据的数据，用于描述、刻画其他数据，以便于检索和使用。
数据标准化治理：
- 遵循国家及本地相关标准化规范，制定统一的标准规范体系。
重新组织数据：
- 包括主数据建设、真实世界模型、数据仓库、数据标签和画像等。
主数据建设：
- 识别主数据、数据问题确认、数据标准定义、数据管理方案等。
真实世界模型：
- 从数据角度反映真实业务的本来面目，建立规范的建模体系。
数据仓库：
- 数据治理持久化，数据治理工作成果日常化。
数据治理体系架构：
- 建立完整的数据治理体系，保证数据内容的质量，挖掘企业内部数据价值。
企业数据管理成熟度模型评估：
- 评估企业数据发展在行业内的位置，制定近期、中期、长期的战略计划。
建立数据管理团队：
- 结合企业自身的管理架构，建立数据治理要素体系、组织架构。
制定管理办法与认责划分：
- 提供数据治理的业务流程、认责体系、人员角色和岗位职责等。
数据标准：
- 提供一整套规范，确保业务人员、技术人员在提到一个词时有规范的含义。
元数据：
- 元数据管理增强数据理解，架起业务与IT部门之间的桥梁。
主数据：
- 具有共性的数据，如客户数据、产品数据，帮助企业构建单一、准确、权威的数据来源。
数据质量：
- 提供行业专业的数据问题管理方法，全面梳理企业的数据质量问题。