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。
数据治理活动是指在数据治理平台，采用数据治理功能完成数据治理的行为，以下是在数据治理平台相关模块需要完成的相关操作说明：
一、数据集成
1、入湖方案规范
制定数据进入数据湖的规范和流程，确保数据的有序流入。
2、批量数据接入
设计批量数据接入的方法和机制，处理大量数据的导入。
3、实时数据接入
建立实时数据接入的通道，保证数据能够及时进入数据湖。
4、全量 / 增量集成
确定数据是全量集成还是增量集成，根据业务需求选择合适的方式。
5、表 / 文件 / 整库 / 场景迁移
规划数据在不同存储形式（如表、文件、整库）和场景之间的迁移策略。
二、数据开发
1、数据开发规范
制定数据开发的标准和规范，确保开发过程的一致性和规范性。
2、脚本 / 作业开发
编写数据处理脚本和作业，实现数据的转换、清洗等操作。
4、数据模型制定
设计数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，以更好地组织和存储数据。
5、统一调度
建立统一的调度机制，对数据处理作业进行合理的调度和管理。
6、作业 / 实例运维
对数据处理作业和实例进行日常的运维和管理，确保其正常运行。
三、数据标准
1、业务对象识别
识别业务中的关键对象，为制定数据标准提供基础。
2、数据标准制定
根据业务对象和需求，制定统一的数据标准，包括数据格式、编码等。
3、数据源认证
对数据的来源进行认证，确保数据的可靠性和合法性。
4、数据字典发布
发布数据字典，提供数据的定义和解释，方便数据的理解和使用。
四、数据质量
1、数据质量标准
建立数据质量的评估标准，包括准确性、完整性、一致性等方面。
2、数据质量目标
设定数据质量的目标，明确要达到的数据质量水平。
3、数据质量改进
采取措施改进数据质量，如数据清洗、纠错等操作。
4、数据质量管控
建立数据质量的管控机制，对数据质量进行持续监测和管理。
5、数据质量政策
制定数据质量相关的政策，确保数据质量工作的有效开展。
五、数据安全
1、数据安全等级定义
对数据进行安全等级划分，确定不同数据的安全保护级别。
2、数据安全定级
根据安全等级定义，对具体数据进行定级操作。
3、数据安全访问控制
建立数据访问控制机制，确保只有授权人员能够访问相应的数据。
4、数据安全访问日志审计
记录数据访问日志，并进行审计，及时发现和处理安全问题。
六、数据服务
1、统一数据服务设计规范
制定统一的数据服务设计规范，确保数据服务的一致性和易用性。
2、数据服务生命周期管理
对数据服务的整个生命周期进行管理，包括设计、开发、部署、运维等阶段。
七、数据治理工作开展步骤
1、规划与设计阶段
首先进行数据集成的规划，包括入湖方案、数据接入方式等。
制定数据开发规范和数据模型，为数据处理做好准备。
识别业务对象，制定数据标准，确保数据的一致性。
识别主数据对象，制定主数据标准。
2、开发与实施阶段
进行数据集成的实际操作，包括批量和实时数据接入。
按照数据开发规范进行脚本 / 作业开发和数据模型制定。
形成数据资产和主数据资产。
建立数据安全机制，如安全等级定义和访问控制。
3、质量管控与服务阶段
设定数据质量标准和目标，开展数据质量改进和管控工作。
设计和实现数据服务，进行生命周期管理。
通过数据安全访问日志审计等方式保障数据安全。
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