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：
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、批量数据接入数字化转型网www.szhzxw.cn
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 / 场景迁移数字化转型网www.szhzxw.cn
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。
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 / 作业开发数字化转型网www.szhzxw.cn
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 / 实例运维数字化转型网www.szhzxw.cn
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。
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、数据源认证数字化转型网www.szhzxw.cn
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。
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、数据质量目标数字化转型网www.szhzxw.cn
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、数据质量管控数字化转型网www.szhzxw.cn
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。
数据安全
1、数据安全等级定义数字化转型网www.szhzxw.cn
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数字化转型网www.szhzxw.cn
记录数据访问日志，并进行审计，及时发现和处理安全问题。
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。
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。数字化转型网www.szhzxw.cn
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。数字化转型网www.szhzxw.cn
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。数字化转型网www.szhzxw.cn
通过以上步骤，可以系统地开展数据治理工作，确保数据在整个生命周期中的质量、安全和可用性。
数据治理组织架构常见模式有以下几种：
1集中式数据治理组织架构
特点
高度集中管理：所有的数据治理决策、标准制定、执行监督等工作都由一个专门的数据治理中心或团队负责。这个中心通常拥有最高的数据治理权力，其他部门都需要遵循其制定的数据治理规则。
统一标准和流程：能够在整个企业内快速推行统一的数据治理标准、流程和规范。例如，统一的数据分类标准、数据质量评估标准等，确保数据在全企业范围内的一致性和准确性。
资源集中调配：数据治理相关的人力、物力、财力等资源都由这个中心进行集中调配。可以根据数据治理项目的优先级和需求，合理分配资源，提高资源利用效率。
适用场景
数据敏感性高的企业：如金融机构，对数据的准确性、安全性要求极高，集中式架构便于对数据进行严格管控，防止数据泄露和错误操作。数字化转型网www.szhzxw.cn
小型企业或初创企业：业务相对简单，数据量不大，集中式管理可以快速建立起数据治理体系，避免资源分散和职责不清的问题。
2分散式数据治理组织架构
特点
部门自主管理：各个业务部门自行负责本部门的数据治理工作，包括制定适合本部门的数据治理策略、标准和流程。例如，销售部门可以根据自身的客户数据特点制定客户数据管理规则。
高度灵活性：能够快速响应本部门的业务需求，根据业务变化及时调整数据治理方案。不同部门可以根据自身业务的发展阶段和重点，有针对性地开展数据治理工作。数字化转型网www.szhzxw.cn
专业知识深入：各部门的数据治理人员更了解本部门的数据特性和业务逻辑，能够在数据治理中更好地结合专业知识。例如，研发部门可以深入挖掘技术研发数据的价值。
适用场景
多元化业务集团：集团下各子公司或业务部门的业务差异大，数据类型和需求各不相同。分散式架构允许各部门根据自身情况进行数据治理，避免一刀切带来的不适应。
强调创新和快速反应的企业：在互联网企业等需要快速迭代产品和服务的环境中，各业务部门可以自主进行数据治理，以支持快速的业务决策和创新。数字化转型网www.szhzxw.cn
3联邦式数据治理组织架构
特点
中央协调与部门自治相结合：在企业层面设立数据治理协调委员会或类似机构，负责制定企业总体的数据治理战略、框架和关键政策。同时，各业务部门在这个框架下，结合自身业务实际情况，制定具体的数据治理实施计划。
平衡统一性和灵活性：既保证了企业数据治理在宏观层面的一致性，又能让各部门在具体操作中保持一定的灵活性。例如，在数据安全等级的总体框架下，各部门可以根据数据敏感度进一步细化本部门的数据安全措施。数字化转型网www.szhzxw.cn
沟通与协作机制：强调各部门之间的数据治理沟通和协作。通过定期的会议、数据共享平台等方式，促进部门间的数据治理经验交流和数据共享，解决跨部门的数据治理问题。
适用场景
大型企业和跨国公司：这类企业通常有复杂的业务结构和庞大的数据量。联邦式架构可以在保证企业整体数据治理方向的同时，适应不同地域、不同业务板块的数据治理需求。
业务相互关联的企业：企业内各业务之间存在较多的数据关联和交互，联邦式架构有助于在保障整体数据治理协同性的基础上，发挥各业务部门的数据治理自主性。
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