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。
数据治理体系包含多个重要模块，各模块协同工作，共同实现数据的有效治理和价值最大化。以下是对各模块及其主要功能的详细说明：
数据集成
功能：完成数据入湖动作，这并非简单的数据搬运，而是按照特定方法论进行的数据备份。入湖的前提是满足 6 项数据标准，即明确数据 Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、进行数据质量评估以及元数据注册。这些标准由数据代表在入湖前梳理，并在数据治理平台上完成资产注册。
数据标准
功能：着重建立统一的数据语言，以 L1 到 L5 数据层级业务对象的定义作为数据标准的载体，并对应发布各层级的数据标准。对于实现数据标准的 IT 系统，需发布相应的数据字典并进行数据源认证。而对于尚未在 IT 系统中落地的业务对象，则需在后续开发中逐步实现数字化落地。
数据开发
功能：作为编排、调度和运维的中心，提供一站式数据解决方案，涵盖分析、设计、实施、部署及维护等环节。它能够完成数据加工、转换和质量提升等任务，有效屏蔽各种数据存储的差异，满足从数据集成、清洗 / 转换到质量监控等全流程的数据处理需求，是数据治理实施的关键环节。
数据质量
功能：旨在确保数据满足使用要求。以数据标准为基本衡量基准，要求各业务部门对所属数据领域的质量全权负责。具体包括按业务需求设计数据质量标准、制定管控目标、遵循企业数据治理要求进行度量、制定数据质量政策及改进计划，并持续进行数据质量管控。
数据资产
功能：包含业务资产、技术资产、指标资产等。核心在于构建企业级的元数据管理中心、建立数据资产目录、打造数据搜索引擎，实现数据血缘和全景可视。通过系统化管理企业的概念、逻辑和物理数据模型，建设数据地图及血缘关系，为数据调用、服务、运营和运维提供有力的信息支撑。
数据服务
功能：在整个企业范围内统一数据服务设计和实现的规范，并对其生命周期进行管理。通过集约管理数据服务，能够有效减少数据调用和集成的开发成本，提升数据服务的效率和质量。
数据安全
功能：鉴于企业数据来源多样，包括内部和外部，必须将数据安全纳入治理范畴。依据数据安全等级定义对所有企业数据进行定级，在数据产生、传输、存储和使用过程中实施必要的安全访问控制，并对数据的 CRUD 活动记录日志，以完成安全审计，确保数据的安全性和合规性。
主数据
功能：管理企业级重要业务实体数据的一致性，包括定义与实际物理数据的一致性。首先进行企业主数据的识别，然后按照主数据规范要求对已识别的主数据进行治理和 IT 改造，从而有力支撑企业业务流和工具链的打通与串联11。
管理中心
功能：负责管理数据治理过程中的组织、流程和政策建设，同时管理公共核心的统一数据源、数据驾驶舱等。通过为不同角色的用户提供个性化的工作台，满足多样化的工作需求，保障数据治理工作的顺利开展
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