数据治理五域模型建设方案.pptx

数据治理五域模型建设方案

引言管控域过程域治理域技术域价值域总结与展望目录

引言01

123随着企业数据量的快速增长，数据质量、数据安全、数据一致性等问题日益凸显，亟需通过数据治理提升数据价值。项目背景构建完善的数据治理体系，提高数据质量，确保数据安全，实现数据资源的有效管理和利用。项目目标形成一套标准化的数据治理流程和方法，提升企业的数据管理能力和数据应用水平。预期成果项目背景与目标

03数据治理团队负责制定数据治理的策略、流程和方法，并监督其实施情况，确保数据治理目标的实现。01业务部门作为数据的主要使用者和受益者，业务部门对数据的质量、安全性和易用性有较高要求。02IT部门作为数据的维护者和管理者，IT部门负责数据的存储、处理、传输等工作，需要确保数据的安全性和稳定性。利益相关者分析

管理者需要了解企业有哪些数据资源，这些资源分布在哪些系统中，以及如何对这些资源进行有效管理。数据资源管理管理者需要关注数据的质量问题，包括数据的准确性、完整性、一致性等，以确保数据的可靠性和可用性。数据质量管理管理者需要制定数据安全策略，确保数据在存储、处理、传输等过程中的安全性，防止数据泄露和非法访问。数据安全管理管理者需要了解数据的流动过程，包括数据的采集、处理、存储、分析等环节，以确保数据流程的顺畅和高效。数据流程管理管理者视图概述整理制作郎丰利1519

管控域02

管控域是数据治理的核心领域，负责对数据资源进行全面管理和控制，确保数据质量、安全、合规和有效利用。建立统一的数据管控体系，提高数据质量，保障数据安全，促进数据资源的有效利用和价值发挥。定义目标管控域定义与目标

数据治理组织成立专门的数据治理组织，负责数据管控域的规划、实施和监督。角色职责明确各类角色在数据管控域中的职责和权限，包括数据管理员、数据质量监督员、数据安全员等。组织架构与角色职责

管控流程与制度管控流程制定完善的数据管控流程，包括数据需求申请、数据开发、数据测试、数据发布、数据变更等。管理制度建立数据管理制度，规范数据的存储、传输、使用、共享和销毁等行为。

定期评估数据管控域面临的风险，包括数据质量风险、数据安全风险、数据合规风险等。风险评估针对评估出的风险，制定相应的应对措施，包括加强数据质量监督、完善数据安全防护体系、制定数据合规规范等。应对措施风险评估与应对措施

过程域03

过程域是指数据治理中涉及的各种过程、流程、步骤和任务的集合。确保数据治理过程的规范性、有效性和可持续性，提高数据质量和管理效率。过程域定义与目标目标定义

现状调研了解当前数据治理的现状、问题和需求，明确治理目标和范围。流程梳理梳理数据治理相关的业务流程、管理流程和支持流程，形成流程框架。任务分解将流程框架中的各项任务进行细化分解，明确任务目标、责任人和时间节点。数据治理过程梳理

流程优化针对现有流程中存在的问题和瓶颈，提出优化建议和改进措施。工具引入引入先进的数据治理工具和技术，提高治理效率和质量。培训与提升加强数据治理相关人员的培训和能力提升，提高治理水平。过程优化与改进方案

监控机制建立数据治理过程的监控机制，实时跟踪治理进展和效果。评估指标制定数据治理的评估指标和评估方法，对治理成果进行客观评价。持续改进根据评估结果和反馈意见，持续改进数据治理过程，提高治理效果。过程监控与评估机制

治理域04

治理域定义与目标定义治理域是指在数据治理过程中，需要实施管理和控制的数据范围、数据流程和数据责任领域。目标明确治理域的范围和边界，确保数据治理的有效性和针对性，提高数据质量、安全性和规范性。

数据质量评估制定数据质量评估标准和方法，对数据质量进行全面、客观的评估。数据清洗与整合针对数据质量问题，进行数据清洗、去重、转换和整合等操作，提高数据准确性和一致性。数据质量监控建立数据质量监控机制，对数据质量进行持续监控和预警，及时发现和解决问题。数据质量治理方案

识别数据安全风险，评估风险等级和影响范围，制定相应的安全措施。数据安全风险评估建立数据访问控制机制，对数据访问进行严格的身份认证和权限控制。数据访问控制对敏感数据进行加密存储和脱敏处理，确保数据安全性和隐私性。数据加密与脱敏数据安全治理方案

03数据标准与规范推广通过培训、宣传和实施等方式，推广数据标准和规范，提高数据管理和使用水平。01数据标准制定制定统一的数据标准，包括数据格式、数据命名、数据定义等，确保数据的一致性和规范性。02数据规范制定制定数据管理和使用规范，明确数据的采集、存储、处理、共享和销毁等流程和要求。数据标准与规范制定

技术域05

技术域是指数据治理中涉及的各种技术手段、工具、平台等，是实现数据治理目标的重要支撑。构建稳定、高效、安全的技术体系，提升数据质量，保障数据安全，促进数据共享与应用。定义目标技术域定义与目标