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。
在这个数据驱动的时代，数据治理已成为企业核心竞争力的关键。华为，作为全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案提供商，其数据治理之旅为我们提供了宝贵的经验和启示。
华为深知数据的重要性，将其视为企业的战略资产。通过建立全面的数据治理体系，华为实现了数据的全生命周期管理，从数据的产生、处理、存储到分析应用，每一个环节都严格把控，确保数据的质量和安全。
华为的数据战略规划涵盖了数据调研与业务建模、数据架构设计、数据分布规划等多个方面。这一系列的规划确保了数据管理与企业的整体发展战略相匹配，为企业的数字化转型提供了坚实的基础。以下这份文档基于华为数据治理的框架体系进行展开，主要内容包括：
- 数据治理方法及框架：
- 数据治理体系：涉及组织架构、管理制度、操作规范、IT应用技术等维度，全面梳理、建设及持续改进数据模型、架构、质量、安全、生命周期等。
- 数据管理体系：包括数据战略与标准体系、数据中台与架构、数据制度与流程、数据处理流程、数据应用机制、数据质量与PDCA等。
- 数据全生命周期管理：从数据产生/建立到数据处理、查询/传输/存储、归档/销毁、应用与分析的全过程管理。
- 数据战略规划：
- 包括数据调研与业务建模、数据建模与分析、核心数据分析、建立数据集标准、数据架构设计、数据分布规划与应用管理、数据安全管理等。
- 数据管理组织建立：
- 信息资源（数据）管理委员会：负责审定和发布相关标准、规划，召开工作例会，提出项目要求，决策重大问题。
- 数据管理工作组：负责整体规划与建模、相关标准的建立与发布、数据审核和检查、数据考核体系的建立与推进等。
- 数据质量管理：
- 数据自身质量、数据过程质量、数据分析质量的管理。
- 国际数据质量评估框架（DQAF）。
- 数据质量金字塔：包括数据源校验、数据滞后、数据源不一致、业务数据校验、数据逻辑校验等。
- 华为数据治理实践：
- 分为两个阶段：第一阶段通过数据治理实现数据清洁，提升财报准确与业务流打通；第二阶段通过建设数据底座、数据服务化，支撑数字化转型。
- 数据管理能力成熟度：
- 建立了五级数据管理能力成熟度模型（DMC），从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期八个角度进行评估。
- 技术架构：
- 描述了数据流、数据规划和梳理数据源、数据清洗、数据采集、数据分析、数据利用等技术架构。
- 数据平台：
- 包括监控及配置管理平台、数据安全管理平台、算法库、资源管理、流处理引擎、数据挖掘/机器学习、文本搜索、数据计算、数据存储等技术平台。
- 数据治理覆盖：
- 数据的全生命周期管理，包括数据产生/建立、数据处理、数据查询/传输/存储、数据归档/销毁、数据应用与分析。
- 总结：
- 华为数据管理愿景与目标：实现业务感知、互联、智能和ROADS体验，支撑公司数字化转型。
- 华为数据管理整体框架：以业务数字化为前提，数据入湖为基础，重点建设数据中台；同时加强数据隐私与安全、血缘、虚拟化和生态能力建设。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
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。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
