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数据治理体系解决方案 数据治理是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分。它是把数据作为资产来管理的有效手段，确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程，保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。 数据治理的最大驱动力来自数据质量，通过提高数据质量实现更多的业务价值。将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库 / 信息化管理系统建设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。 大数据平台数据治理与建设方案的实现需要应用（需求）驱动主导数据平台的实现，加强业务的关注和参与。初期能够快速见效并体现建设价值，不盲目投入。借鉴同业的成功经验和成果，选择成熟技术架构和解决方案。重视内部人员培养，建设配套运营制度和管理体系。 数据平台建设原则包括数据战略、数据应用与服务、数据管理保障机制、数据组织与职责、数据制度与管理流程、数据服务管理、数据需求管理、数据服务应用系统建设、数据架构与模型管理、数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据保留与归档管理、数据安全管理、内容管理等。 大数据平台数据结构化转换、分布式数据库、分布式文件系统、数据生命周期管理、数据平台数据传输、数据服务、数据集市、数据质量检核、元数据管理、数据管理平台、数据应用统计报表、基础数据平台贴源层整合层汇总层数据切分数据源业务系统物联网互联网数据交换平台内部数据外部数据其他系统数据接口数据架构数据挖掘高管驾驶舱等都是数据治理体系解决方案的重要组成部分。 某行数据现状及问题存在业务职能不清晰或相互重叠、观察数据视角不尽相同、缺少数据标准与业务统一定义、语轨不一致等问题。数据架构方面存在数据散落在各个业务系统中，没有进行有效整合，形成竖井式架构，造成多个信息孤岛，整体架构缺少一个稳定的、抗源变化的保存最细粒度历史数据的数据层。 数据应用现状分析中存在数据冗余、共享性差、历史数据缺失、数据分散、难以管理等问题。数据应用难题包括业务表现、信息孤岛、数据冗余、共享性差、历史数据缺失、数据分散、难以管理等。 因此，数据治理体系解决方案是解决当前数据治理问题的重要手段，可以提高数据质量、降低数据成本、增强业务价值、提高管理效率、增强决策科学性等。