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。
拉式策略以数据应用需求为起点，推式策略以标准规划为起点，两种策略在多个方面有差异：
根据多数企业的实践经验，以数据应用需求为起点的拉式策略有着更短的实施周期和更低的投入成本，是一种更加灵活、更加敏捷的数据治理策略，我们将在下文中着重介绍这种数据治理策略。
以提升数据应用过程中数据准确性为目标的拉式数据治理建设策略主要包括3个流程：
（1）基于指标体系的数据问题洞察：基于数据指标体系，以“数据流、信息流、业务流”的基本逻辑框架，在限定的范围内及时洞察数据质量问题的根源，并逆向推动业务信息化和业务管理的改善和提升；
（2）稳健的数据架构设计：通过数据仓库建模、合理的分层设计、ETL 过程开发等，保障数据模型及架构的稳健性和可扩展性，提高数据使用的准确性；数字化转型网www.szhzxw.cn
（3）数据应用审核管控机制：建立面向高层管理的数据指标管控及审核机制，确保数据应用过程中（上报、可视化分析）关键数据必须经过有效审核，提升数据使用质量及数据准确性。
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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。
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