1、数据治理核心思想：
数据治理理论架构图描绘了一个由顶层设计、管控机制、核心领域和管理体系四个紧张部门构成的数据治理框架。它旨在通过体系化的方法，办理数据治理机制缺失引发的业务和技能问题，并最终提拔企业的数据管理程度。
数据治理理论架构图 2、数据治理框架结构分解：
1.顶层设计 (目标与规划)
- 核心： 梳来由于数据治理机制匮乏而引发的业务及技能问题，并规划针对不同成熟度业务板块或业务单位的数据治理实施路径。
- 要点：
- 问题导向： 强调数据治理是为了办理实际问题，如数据质量差、数据孤岛、数据安全隐患等。
- 差异化策略： 针对不同业务单位或板块，订定不同的数据治理策略和实施路径，避免“一刀切”。
- 目标明确： 明确数据治理要告竣的目标，如提拔数据质量、低沉数据风险、提高决策效率等。
2.数据治理管控机制设计 (组织、工作流程、制度)
- 核心： 创建有效的组织架构、工作流程和管理制度，确保数据治理工作能够有序开展。
- 要点：
- 高层决策机制： 确保高层领导对数据治理工作的高度重视和支持。
- 组织架构优化： 明确各数据治理相关部门的职责和权限，创建协同工作机制。
- 管理制度完善： 订定数据标准、数据质量管理、数据安全管理等一系列制度，为数据治理工作提供规范和引导。
- 工作流程优化： 优化数据采集、存储、处理、分析和应用等环节的工作流程，提高效率和质量。
3.数据治理核心领域分类分级
- 核心： 对数据进行分类分级管理，针对不同范例和级别的数据采取不同的管理策略。
- 要点：
- 数据要求明确： 明确数据的定义、构成和内容，体现管理和运营对数据的要求。
- 核心领域：
- 数据架构： 规划和设计数据存储和处理的结构，包罗数据模子、数据堆栈、数据集市等。
- 数据标准： 订定同一的数据标准，包罗数据定名、数据范例、数据格式等，包管数据的规范化和一致性。
- 数据质量： 包管数据的准确性、完备性、一致性和时效性。
- 数据安全： 掩护数据不被非法访问、泄漏或篡改。
- 数据生命周期： 管理数据从产生到灭亡的整个过程，包罗采集、存储、处理、分析、应用、共享和烧毁等环节。
- 主数据： 管理企业核心业务实体数据，如客户、产品、供应商等，包管数据的一致性和准确性。
- 元数据： 描述数据的数据，包罗数据的定义、泉源、更新时间等，帮助用户理解和管理数据。
4.数据管理体系与架构设计
- 核心： 使用信息化手段提高数据治理效率，推动数据标准的应用和管理。
- 要点：
- 体系支持： 借助数据集成管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全管理和数据归档管理等体系，实现数据治理的自动化和智能化。
- 技能驱动： 采用大数据管理平台等技能，支持海量数据的存储、处理和分析。
- 流派集成： 通过同一的数据流派，提供数据查询、访问和应用服务。
- 第三方评估： 引入第三方咨询评估，选择成熟的数据管理软件产品和大数据管理平台。
总结：
该框架图清晰地展示了数据治理的团体架构和关键要素。它强调了问题导向、差异化策略、体系支持和连续改进等原则，为企业实施数据治理提供了有益的引导。通过该框架，企业可以创建完善的数据治理体系，提拔数据管理程度，发挥数据代价，为业务发展提供有力支持。
发起：
- 在实际应用中，需要根据企业的具体情况，对框架进行裁剪和调整。
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