数据治理概述
数据治理是指企业对数据资产的管理和控制，旨在确保数据的质量、安全、可靠性和一致性。数据治理的目标是确保数据的价值最大化，减少风险，提高决策能力，支持业务流程的改进和资源配置的优化。
数据治理的重要性体现在以下几个方面：
* 风险控制：数据治理可以帮助企业控制风险，保护数据资产，避免数据泄露或损失。
* 资产分类的准确性：数据治理可以帮助企业对数据资产进行分类，确保数据的准确性和一致性。
* 价值提高：数据治理可以帮助企业提高数据的价值，支持业务流程的改进和资源配置的优化。
* 决策能力：数据治理可以帮助企业提高决策能力，提供高质量的数据支持业务决策。
* 商业机会：数据治理可以帮助企业发现商业机会，提高业务竞争力。
数据治理和IT治理的关系：
* 数据治理是IT治理的一部分，旨在确保数据资产的质量和安全。
* IT治理决定了IT投资、IT应用组合和IT工程组合。
* 数据治理和IT治理的关系是紧密的，数据治理是IT治理的基础。
数据治理平台：
* 建立企业视角的通用数据标准
* 客户定义、客户分类、客户信息等
* 知识库存储（定义、分类、信息项及其业务描述、技术定义等）
* 管理归属（哪些信息项由哪个部门、哪个系统、哪个人员维护）
* 提升企业信息的质量（可访问性、可用性、正确性、一致性等）
* 定期报告标准执行状态
* 监控重点标准的执行
数据标准元数据：
* 元数据采集
* 元数据分析
* 版本管理
* 变更管理
* 数据地图
* 视图管理等
数据质量：
* 数据质量问题发现
* 数据质量问题分析
* 数据质量提升
* 数据质量度量规则
* 数据质量考核
* 综合查询等功能
数据治理案例：
* 平台建设平台应用制度流程
* 平台实施
* 一级功能6项，二级功能17项
* 核心功能：元数据采集、元数据分析、版本管理、变更管理、数据地图、视图管理等
元数据电子流程：
* 元数据类别：表、字段、报表、表级映射、字段级映射、表到报表映射
* 涉及系统：12个业务生产类系统、9个管理分析类系统、3个业务支持类系统、ODS、RDM、中间表集市和财务集市
* 检核指标：2011年下半年12个考核指标由系统进行检核，5个考核指标人工检核
* 检核范围：主要是对ODS数据进行检核
六大主题管理：
* 客户
* 产品
* 交易
* 财务
* 资产
* 协议
公共代码管理：
* 173个代码
六个流程：
* 报表新增需求管理流程
* 报表变更需求管理流程
* 数据交换需求管理流程
* 重要数据变更管理流程
* 后台数据变更管理流程
* 数据模型管理流程
统一报表系统建设：
* 提供元数据浏览、检索、分析等服务
数据管理处对数据标准浏览、检索。
六个电子流程已初步应用。
高阶的元数据应用流程。
高阶的数据质量应用流程。
高阶的数据标准应用流程。
应用流程：已初步建立六个电子流程。
