集团企业数据治理建设方案.pptx

集团企业数据治理建设方案

目录contents数据治理概述与目标数据标准管理元数据管理数据质量管理数字驾驶舱建设方案数据安全保障措施数据资产管理与价值挖掘

数据治理概述与目标01CATALOGUE

数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括制定和实施针对数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理有助于提升数据质量、确保数据安全、促进数据共享与利用，从而为企业创造更大的商业价值。定义重要性数据治理定义及重要性

03缺乏统一的数据管理标准和规范集团企业缺乏统一的数据管理标准和规范，导致数据管理混乱，不利于数据治理的实施。01数据来源多样，质量参差不齐集团企业涉及多个业务部门和子公司，数据来源众多，数据质量难以保证。02数据孤岛现象严重各部门和子公司之间数据共享不畅，形成数据孤岛，影响数据价值的发挥。集团企业数据现状分析

建设目标建立统一的数据治理体系，提升数据质量，确保数据安全，促进数据共享与利用，为集团企业创造更大的商业价值。战略规划制定数据治理战略规划，明确数据治理的组织架构、职责分工、政策制度、技术支持等方面的内容，确保数据治理工作的有序推进。同时，结合集团企业的实际情况，制定切实可行的数据治理实施方案，分阶段、分步骤地推进数据治理工作。建设目标与战略规划整理制作郎丰利1519

数据标准管理02CATALOGUE

123确保不同部门、不同系统间数据的一致性和准确性。明确数据定义和命名规则规范数据的存储和传输格式，提高数据可读性和易用性。统一数据格式和数据类型明确数据质量评估指标和方法，确保数据的准确性和完整性。制定数据质量标准制定统一数据标准规范

制定数据标准管理流程明确数据标准的申请、审批、发布、修订等流程，确保数据标准的规范运作。建立数据标准库构建集中式的数据标准库，方便各部门查询和使用数据标准。设立数据标准管理组织成立专门的数据标准管理小组，负责数据标准的制定、维护和推广。建立数据标准管理流程

监控数据标准执行情况通过数据标准管理系统监控各部门、各系统的数据标准执行情况，及时发现和解决问题。提供数据标准培训和支持为各部门提供数据标准培训和技术支持，提高数据标准执行效果。定期评估数据质量通过数据质量检查工具或人工抽查等方式，定期评估数据的准确性和完整性。监控与评估数据标准执行情况

元数据管理03CATALOGUE

元数据定义元数据是关于数据的数据，描述了数据的属性、结构、来源、质量等信息，是数据管理和治理的基础。元数据作用元数据在数据治理中发挥着关键作用，包括支持数据发现、促进数据理解、提高数据质量、保障数据安全等。通过元数据管理，企业可以更好地了解和组织其数据资产，优化数据架构，提高数据利用效率。元数据定义及作用介绍

元数据存储将采集到的元数据存储在中央元数据存储库中，以便进行统一管理和查询。存储库应具备可扩展性、高可用性和安全性等特点。元数据采集通过自动化工具或手动方式收集元数据，包括数据库元数据、文件元数据、业务元数据等。采集过程中需要确保元数据的准确性、完整性和一致性。元数据整合对采集到的元数据进行清洗、转换和整合，消除数据冗余和冲突，建立元数据之间的关联关系，形成统一的元数据视图。元数据采集、存储和整合方案

010203元数据查询提供灵活的元数据查询功能，支持用户根据数据名称、数据类型、数据来源等条件进行查询，以便快速定位所需数据。元数据分析对元数据进行统计分析，了解数据的分布情况、使用频率、质量状况等，为数据治理和优化提供决策支持。元数据应用场景元数据在数据治理、数据质量管理、数据安全管理、数据架构优化等方面都有广泛应用。例如，在数据治理方面，可以通过元数据了解企业数据资产的全貌，制定合理的数据管理策略；在数据质量管理方面，可以利用元数据对数据质量进行监控和评估，提高数据质量水平。元数据查询、分析和应用场景

数据质量管理04CATALOGUE整性评估数据是否完整，无缺失值或空值。准确性验证数据的准确性，确保数据真实反映实际情况。一致性检查数据在不同系统、不同部门之间是否保持一致。及时性评估数据更新的及时性，确保数据反映最新状态。定义数据质量评估指标

明确监控目标、监控周期、监控方式等。制定数据质量监控计划根据业务需求和数据特性，设计合理的监控指标。设计数据质量监控指标利用技术手段，开发自动化监控工具，提高监控效率。开发数据质量监控工具对发现的数据质量问题进行及时处理，确保数据质量持续改进。建立数据质量问题处理机制建立数据质量监控体系

对不符合质量要求的数据进行清洗，包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误数据等。数据清洗对无法清洗的数据进行修复，包括使用算法进行预测、使用历史数据进行替代等。数据修复在数据清洗和修复后，进行数据验证，确保数据质量符合要求。数据验证制定数据清洗