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资料解读

详细资料请看本解读文章的最后内容。

在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产。有效的数据治理对于确保数据的质量和安

全、提高运营效率、降低风险以及推动业务创新至关重要。本文将深入解读《数据治理方

案》，探讨数据治理的重要性、框架、实施步骤以及在不同行业中的应用案例。

数据管理中存在的问题

数据治理的首要任务是识别和解决数据管理中的问题，包括缺乏统一标准、数据变更影响分

析困难、数据质量差、数据资产分散、数据安全问题以及管理体系不完善等。

数据治理的价值

高质量的数据对降低 IT 建设及运维成本、保障系统安全稳定运行、提高业务管理能力、优

化业务流程和资源配置、推动创新等方面具有显著价值。

数据治理框架

数据治理框架涵盖数据战略、数据应用与服务、数据管理以及支撑保障机制等多个方面。数

据治理的实施需要结合业务需求、应用系统建设、分析挖掘等环节。

数据治理实施步骤

数据治理的实施包括确定治理目的和目标、问题整理、获取高层支持、调研企业数据问题、

制定实施计划、建立元数据、梳理业务系统、数据质量提升、数据生命周期治理、主数据治

理、数据安全治理以及展示治理成果和治理成效评估等步骤。

元数据管理

元数据管理是数据治理的基础，涉及元模型管理、元数据采集、查询、检查、分析、变更订

阅、数据地图和采集模板配置等。

数据标准管理

数据标准管理旨在建立规范的数据标准，消除跨系统的非一致性，包括标准落地评估、标准

文档管理、标准审批发布、标准落地映射和标准监控等。

数据集成

数据集成关注于数据仓库工程，提供可视化建模、模型资源检索、过程设计、数据脱敏、调

度管理等能力。

数据质量管理

数据质量管理强调零编码、覆盖质量管理全过程，包括质量规则管理、检查方案管理、质量

评估、数据整改、质量报告和质量知识库。

主数据管理

主数据管理的价值在于构建企业黄金数据，通过识别、建立、更新、监控和索引主数据，确

保数据的一致性和准确性。

数据资产管理

数据资产管理辅助数据资产盘点，提升数据价值，包括资产下载、地图、分析、监控、交换、

查询和编目等功能。

数据交换

数据交换解决不同系统间数据传输问题，支持快速定义传输节点，实时监控数据传输状态。

数据生命周期管理

数据生命周期管理关注于数据的生老病死，包括数据归档、销毁和生命周期监控。

数据安全管理

数据安全管理多方位保障数据安全，包括敏感数据监控、异常行为监控、数据加密管理、数

据脱敏管理、用户权限审计和数据库权限管理。

数据治理案例

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