数据治理之数据模型管控方案.pdf

数据治理是现代企业信息化建设中的重要环节，旨在确保数据的质量、一致性和安全性，以支持企业的决策制定和业务运营。数据模型管控作为数据治理的一部分，涉及到数据的规划、设计、实施和管理。恩核（北京）信息技术有限公司提供的服务涵盖了从公司IT系统的规划到分析、设计、开发、实施、管理和治理的全过程。 数据治理的发展趋势可以分为四个阶段：从60年代的简单业务处理，到70年代的信息提供，再到80年代提升企业市场竞争力，以及21世纪以来的数据量爆炸性增长和大数据处理技术的兴起。随着互联网和移动应用的普及，数据量持续增大，企业对数据质量和分析的需求也在不断提升。数据治理的范围也逐渐扩大，包括数据质量管理、存储应用整合、数据仓库建设和数据分析等多个方面。 数据治理的成功关键要素主要包括以下几个方面： 1. 统一的数据标准：企业需要建立一套完整的数据标准，确保数据的一致性和准确性。 2. 数据资产管理：建立有效的数据资产管理体系，以便于数据的应用和系统开发。 3. 元数据管理：清晰的元数据定义和分类，以及专业的元数据梳理，有助于降低数据应用的难度和新系统开发的支持成本。 4. 自动化应用与验证体系：利用管控型数据治理软件平台，构建自动化应用和验证体系，提高数据标准、模型和质量的管理水平。 5. 数据治理组织与流程：建立规范的组织架构和流程，确保数据治理的高效执行。 数据模型管控方案是数据治理中的核心部分，它涉及到数据的逻辑结构和物理结构设计，确保数据的逻辑一致性、物理存储效率以及与业务需求的匹配。数据模型管控包括业务建模、概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型的设计，以及模型的评审、变更管理和版本控制。 成功案例表明，通过实施数据治理和数据模型管控，企业能够解决数据质量问题，提高数据资产的价值，促进业务流程优化，提升决策效率，并为数字化转型提供坚实的基础。在实施过程中，需要有具备丰富经验的团队，提供基于数据架构的治理方案，以及支持自动化应用和管控的管理流程。 总结来说，数据治理是企业信息化战略的重要组成部分，数据模型管控则是实现数据治理目标的关键手段。通过建立和完善数据标准、元数据管理体系，以及自动化验证体系，企业能够有效地管理和利用其数据资源，从而提高业务效率和竞争优势。