数据管理的现状 3
数据治理的概述 4
1.1 数据治理概念 4
1.2 数据治理目标 4
数据治理体系 5
数据治理核心领域 5
1.3 数据模型 6
1.4 数据生命周期 6
1.5 数据标准 8
1.6 主数据 9
1.7 数据质量 10
1.8 数据服务 12
1.9 数据安全 12
2. 数据治理保障机制 13
2.1 制度章程 13
2.1.1 规章制度 13
2.1.2 管控办法 13
2.1.3 考核机制 13
2.2 数据治理组织 15
2.2.1 组织架构 15
2.2.2 组织层次 16
2.2.3 组织职责 17
2.3 流程管理 19
2.4 IT技术应用 19
2.4.1 支撑平台 19
2.4.2 技术规范 22
附件A 数据管理规范 23
附件B 数据质量评估办法 38
附件C 数据质量管理流程 42
### 基于大数据的数据治理
#### 数据管理的现状
数据管理现状反映了当前大型集团或政务管理部门在数据管理方面存在的不足之处。主要包括以下几个方面：
1. **数据多头管理**：由于缺乏统一的数据管理监督组织，导致数据管理职责分散、权责不明晰，无法建立统一的数据管理规程和标准，进而影响了数据的整体管理和使用效率。
2. **多系统分散建设**：各个部门根据自身需求建设信息系统，缺乏统一的数据标准和模型，导致数据分散、不一致、冗余等问题，增加了数据整合和共享的难度。
3. **主数据缺失**：组织内部缺乏统一的主数据管理，如人员信息等关键数据不在一个独立系统中统一管理，这直接影响到了业务数据的正确性和一致性。
4. **数据质量管理流程体系不完善**：数据质量管理主要由各部门自行负责，缺乏统一的质量管理流程和系统支撑，加之数据分析的随机性强，数据质量管理人员不足，知识与经验欠缺等问题，严重影响了数据质量。
5. **数据生命周期管理不完整**：对于数据从产生到销毁的全过程管理尚不完善，尤其对于非结构化数据的管理缺乏有效的规范和流程。
#### 数据治理的概述
**数据治理概念**：数据治理是指将数据作为一种资产进行管理的过程，涵盖了数据从产生到销毁的整个生命周期。它强调对数据进行有序管理，确保其质量和安全性。
**数据治理体系**：数据治理体系是一个综合性的框架，它不仅涉及数据模型、架构、质量、安全等方面，还包括组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用和技术支持等多个维度。这一体系旨在全面提升组织的数据管理水平，确保数据能够得到有效利用。
**数据治理目标**：提高数据质量，保障数据安全，促进数据资源共享，进而推动组织信息化水平的整体提升，发挥信息化的最大价值。
#### 数据治理体系
数据治理体系主要由两大部分组成：数据治理核心领域和数据治理保障机制。
**数据治理核心领域**包括但不限于以下方面：
1. **数据模型**：构建逻辑和概念上的数据模型，确保数据的一致性、稳定性以及可扩展性。
2. **数据生命周期**：制定并实施数据从产生到销毁的全生命周期管理流程，确保数据的有效管理和使用。
3. **数据标准**：建立统一的数据标准体系，以规范数据的格式、内容和使用方式。
4. **主数据管理**：对组织内的关键数据进行统一管理，确保其准确性和一致性。
5. **数据质量管理**：通过一系列方法和技术手段，监控和提高数据质量，减少错误和不一致的情况。
6. **数据服务**：提供数据访问、查询和分析等服务，以支持决策和业务运营。
7. **数据安全**：确保数据的安全性，包括数据的机密性、完整性和可用性。
**数据治理保障机制**则包括：
1. **制度章程**：制定和完善相关的规章制度、管控办法和考核机制，以保障数据治理工作的顺利进行。
2. **数据治理组织**：构建合理的组织架构和层次，明确各部门的职责，确保数据治理工作的高效执行。
3. **流程管理**：优化数据治理相关的业务流程，提高工作效率。
4. **IT技术应用**：采用先进的信息技术，如数据仓库、数据挖掘等工具，支持数据治理工作的实施。
通过以上介绍可以看出，数据治理是一项复杂但极其重要的任务，它不仅关乎数据本身的管理，更关系到整个组织的信息化建设和战略发展。因此，构建一个健全的数据治理体系对于任何希望利用大数据提升竞争力的组织来说都是至关重要的。
