公司治理-大数据治理体系62 精品

数据治理体系

1.范围 (1)

2.规范性引用文件 (1)

3.术语、定义和缩略语 (5)

4.总体说明 (8)

4.1.概述 (8)

4.2.目标 (9)

4.3.原则 (9)

5.数据治理体系 (10)

5.1.总体框架 (10)

5.2.组织架构 (11)

5.2.1.组织构成 (11)

5.2.2.角色职责 (12)

5.3.系统架构 (13)

5.3.1.系统功能框架 (13)

5.3.2.系统模块流程 (14)

5.4.系统边界 (15)

5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (16)

5.4.2.与对外能力开放平台关系 (16)

5.4.3.与平台运维系统关系 (16)

6.数据治理核心模块 (17)

6.1.数据标准管理 (17)

6.1.1.背景 (17)

6.1.2........................................................................................................ 错误!未定义书签。

6.1.3.目标及原则 (18)

6.1.4.业务分类和定义 (18)

6.1.5.技术功能要求 (22)

6.1.6.本期建设范围及内容 (25)

6.1.

7.实施要求............................................................................... 错误!未定义书签。

6.2.元数据管理 (26)

6.2.1.背景和定义 (26)

6.2.2.元数据运营模式 (27)

6.2.3.元模型标准 (28)

6.2.4.元数据运维 (32)

6.2.5.本期重点建设内容 (32)

6.3.数据质量管理 (33)

6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (33)

6.3.2.范围和原则 (34)

6.3.3.与其它功能模块的关系 (34)

6.3.4.本期数据质量功能需求 (37)

6.3.5.本期数据质量运维要求 (38)

6.4.数据资产管理 (39)

6.4.1.数据资产概述 (39)

6.4.2.数据资产范围 (40)

6.4.3.与其它功能模块的关系 (41)

6.4.4.本期数据资产功能需求 (41)

6.4.5.本期建设内容 (44)

6.5.数据安全管理 (44)

6.5.1.数据安全概述 (44)

6.5.2.建设原则 (45)

6.5.3.建设内容 (45)

6.5.4.边界关系 (45)

6.5.5.技术功能 (46)

6.5.6.管理要求 (47)

7.数据治理场景 (50)

7.1.背景描述 (50)

7.2.场景一：银行伪卡交易判别 (51)

7.2.1.背景介绍 (51)

7.2.2.场景描述 (51)

7.3.场景二：银行手机贷业务 (52)

7.3.1.背景介绍 (52)

7.3.2.场景描述 (53)

8.附录 (54)

附录一：数据标准框架 (54)

附录二：数据标准体系定义内容示例 (54)

前言

本规范的制订是为了更好地实现中国移动企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理，为省大数据平台上的各类基础技术和应用提供支撑，加强省大数据平台上数据的管控力度，增强数据治理子系统自身管理能力。

本规范主要包括以下几方面的内容：总体说明、数据治理体系、数据治理核心模块、数据治理场景等。

本规范是中国移动企业级大数据平台系列规范之一。该系列规范的结构、名称或预计的名称如下：

序号标准编号标准名称

[1] QB-Y-***-20XX中国移动企业级大数据平台目标架构

[2] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范总册

[3] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范分册

[4] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范技术

方案分册

[5] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范数据

模型分册

[6] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范外部

接口分册

[7] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范服务

开放分册

[8] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范服务

开放技术方案分册

[9] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范数据

治理分册

[10] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范数据

治理技术方案分册

[11] QB-Y-***-20XX中国移动企业级省大数据平台技术规范运营

维护分册

如何在大数据时代构建数据治理体系

如何在大数据时代构建数据治理体系随着云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术的快速发展，人类产生的数据量呈指数级增长。据资料显示，2012年，全球数据量达到2.8ZB，预计到2020年，全球数据量将达到40ZB。大数据蕴含着巨大的价值，如今众多企业已将数据视作企业的宝贵资产。然而，数据价值密度与数据总量成反比。面对巨大的数据规模，如何管理和利用数据，使其发挥价值是企业必须考虑的重要问题。大数据的价值所在使其面临着隐私和安全方面的威胁。大数据治理将组织的部门、流程、人等元素与数据的整个生命周期联系在了一起，对企业数据管理和数据资产价值有着至关重要的作用。《DGI数据治理框架》一文将数据治理定义为“数据相关事务的决策和授权的执行”，并进一步解释为信息处理过程决策权和职责的策略，约定了由谁负责处理哪些信息，并在什么情况下采用哪种方法，以及何时来执行。首先，大数据治理是信息治理计划的一部分，这是其定位。这就要求组织在制订信息治理框架时，必须将大数据纳入其中，比如在信息治理委员会中增加数据科学家，在信息治理目标中增加大数据治理目标等。其次，大数据治理主要是数据处理的一系列相关政策的制订，这是其内涵。再次，必须优化大数据，这是大数据治理的重点。最后，大数据必须变现，这是大数据治理的目的所在。

大数据体量大、种类繁多，且价值密度低，组织必须对其进行优化，比如定义元数据、净化大数据、实施数据生命周期管理等。看似没有任何价值的单一数据集合在一起时，会发现新的价值，这是大数据价值体现的重要途径之一。而大数据价值的体现往往会涉及数据的隐私，这就要求组织在进行大数据价值体现时，必须注重大数据的隐私处理。组织将数据视作其资产的一种，要将其转化成组织可以使用的现金，而变现的方式可以是单纯地出售数据本身，也可以是利用数据开发新业务。一、企业实施大数据治理的必要性 1、企业实现数据资源在组织内部的共享和交换的需要目前，大部分工业企业已经完成了ERP、CRM、供应链、协同办公等企业信息化系统的建设，但是由于数据分散在众多系统中，缺乏统一的数据定义和数据分类，因此在数据使用上存在数据不标准、数据不一致、数据完整性差等问题。数据不标准主要表现在不同系统之间描述同一业务实体的数据定义标准不同；数据不一致主要表现在相关联业务系统的数据不同步、各应用系统间存在数据编码规则不一致的问题，还有重复编码的问题；数据完整性差表现为缺少数据实体的关键信息。企业必须对各个系统的数据源以及输出的数据资产进行统一的数据治理，实现数据在不同组织和系统内的交换与共享。只有解决了数据问题，才能实现IT价值。 2、提升海量数据资源质量的需要

论银行数据治理体系建设

欢迎访问数据中国大讲坛https://www.360docs.net/doc/cf6850092.html,。【讲座录音29】20130109《数据中国年终座谈会》Jimmy 简介：https://www.360docs.net/doc/cf6850092.html,/forum.php?mod=viewthread&tid=423&fromuid=19 录音：https://www.360docs.net/doc/cf6850092.html,/share/link?shareid=188569&uk=2164314794 论银行数据治理体系建设中国银行总行信息科技部副总工程师孙中东现代商业银行日常经营活动中积累了大量数据，这些数据除了支持银行前台业务流程运转之外，越来越多地被用于决策支持领域，风险控制、产品定价、绩效考核等管理决策过程也都需要大量高质量数据支持。银行日常经营决策过程的背后，实质是数据的生产、传递和利用过程。此外，日益全面的和严格的监管措施和信息披露要求，也对银行数据提出了前所未有的挑战。如果不能对这些数据进行有效管理，其价值就得不到很好体现，甚至会给运营管理带来负面作用，具体表现为：一是缺乏统一数据标准，难以建立全面、准确、完整地反映企业运营状况的单一数据视图，难以做到数据的逻辑整合而不仅仅是物理集中；二是缺乏规范的数据质量治理流程和考核机制，不能及时发现数据质量问题，或缺乏有效解决途径；三是对数据采集、分布、流转及应用的规划存在不合理现象，数据需求、数据质量、数据应用等问题的管理和解决分散在不同业务和技术部门，没有一个清晰的协调机制和统一的报告渠道，业务不能及时、按需获得数据支持；四是缺乏有效的数据安全管理机制，对敏感信息的访问缺乏有效控制，对银行形成潜在的声誉和法律风险等。为使这些数据“包袱”变成“金矿”，数据治理（Data Governance）体系的构建就变得尤为重要和迫切。一．数据治理体系简介数据治理是为满足企业内部信息需求，提升企业信息服务水准而制定的相关流程、政策、标准以及相关技术手段，用于保证信息的可用性、可获取性、高质量、一致性以及安全性。数据治理体系建设的目的，是建立数据拥有者、使用者、数据以及支撑系统之间的和谐互补关系，从全企业视角协调、统领各个层面的数据管理工作，确保内部各类人员能够得到及时、准确的数据支持和服务。通常认为，数据治理至少应当涵盖如下功能域：数据质量管理、元数据管理、数据标准

XXXXX201X年大数据治理工作方案

XXXXXX 201X年度大数据治理工作方案随着信息技术的飞速发展，XXX行业信息化建设在经过了单一应用、综合应用和深度应用等阶段后，正高速向智慧应用转型。自信息化工作开展以来，我单位陆续建设和部署了多种信息系统，这些系统的建设和使用，一方面实现了本单位的日常工作信息化，另一方面也产生和储存了大量的数据，这些数据不但体量庞大，而且文档、图像、音视频等半结构化和非结构化数据所占比重也大幅度增加。为管理好这些数据，进一步处理、分析和利用好这些数据，为XXX行业的预测预警预防预控和科学决策提供有力的依据，提高工作效率和快速反应能力，切实提升领导获得感、工作人员获得感和群众获得感，特制定此工作方案。一、工作目标数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作,是对数据的全生命周期管理。开展数据治理工作的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各部门间有效共享；推进信息资源的整合、对接和共享，充分发挥信息化作用，提升整体信息化建设和应用水平。二、现存问题 —1—

我单位各业务部门因自身业务开展均有自己的信息系统，且信息系统的信息数据以其纵向的行政管理而相互独立。由于信息系统开发的历史原因，系统之间的相互联系较少，数据格式相对独立，数据共享以及相互利用的程度较低。目前XXX行业已经在部、省、市建立了大量的应用系统，网络以及软硬件设施也有了一定的规模，更为重要的是，经过多年的建设已经积累的大量业务数据。虽然国家部委三令五申要求通过信息资源服务平台统一开展数据资源归集和共享事宜，但现阶段我单位数据管理方面仍存在以下的不足：（一）业务系统分散建设。各业务部门按照要求或为应对迅猛变化的信息化需求，逐步建立了各自的信息系统，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准，导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出现，各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述，导致理解不一致。（二）缺少统一的主数据。我单位几大核心基础信息系统之间的主要信息分散存储在不同的独立系统中，系统间没有通过统一的业务管理流程进行维护，无法保障主数据在整个业务范围内保持一致、完整和可控，导致业务数据正确性无法得到保障。（三）数据资源多头管理。信息系统的建设和管理职能分散在各部门，致使数据管理的职责分散，权责不明确。各部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理， —2—

数据治理的理解

数据治理的理解企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。国际上此方面的研究协会比较多，但截止2014年底中国只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究，并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。目录 1. 1什么是数据治理 2. 2什么是应对型数据治理 3. 3什么是主动型数据治理 4. 4应对型数据治理的缺点及其改进方案 1. 5主动数据治理优势、应当避免的问题 2. 6主动数据治理最适合哪些领域 3. 7何时开始主动数据治理 1. 8数据治理成功的关键——元数据管理 2. ?数据治理中元数据的作用及其管理 3. ?什么是元数据？ 4. ?数据治理中元数据管理的重要性 1. ?数据治理中元数据管理的业务驱动因素 2. ?特别考虑事项：大数据与数据治理 3. ?用于全局数据治理的Informatica产品数据治理什么是数据治理信息系统建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数[1]据资产形成的必要条件。虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但是光有理念是不够的，还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。

数据治理(Data Governance) _光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/cf6850092.html, 数据治理(Data Governance) _光环大数据培训什么是数据治理数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理的全过程数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合如果您将要添加一个多领域MDM(主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据)系统并承认CRM和ERP系统并不是设计用于管理主数据，为何不进行下一步骤并取消它们的创建、更新或删除主数据的功能，而是允许这些系统只能读取和处理主数据呢？{规定某一系统进行数据的录入,其他系统只用该系统的数据。或者另外搞一套系统，专门用来维护公共数据} 何时开始主动数据治理？一些情况要求立即开始主动数据治理，例如当您获得多个CRM系统和ERP系统，它们要求与多领域MDM系统集成，以便让它们继续充当录入系统，或当您的当前源系统非常脆弱或很难维护或修改。在这些情况下，要忍受困难并从一开始便为主动数据治理作出计划。一些组

大数据治理体系

数据治理体系

目录 1. 围 (1) 2. 规性引用文件 (1) 3. 术语、定义和缩略语 (5) 4. 总体说明 (8) 4.1. 概述 (8) 4.2. 目标 (9) 4.3. 原则 (9) 5. 数据治理体系 (10) 5.1. 总体框架 (10) 5.2. 组织架构 (11) 5.2.1. 组织构成 (11) 5.2.2. 角色职责 (12) 5.3. 系统架构 (12) 5.3.1. 系统功能框架 (12) 5.3.2. 系统模块流程 (14) 5.4. 系统边界 (15) 5.4.1. 与企业级省大数据平台关系 (16) 5.4.2. 与对外能力开放平台关系 (16) 5.4.3. 与平台运维系统关系 (16) 6. 数据治理核心模块 (17) 6.1. 数据标准管理 (17) 6.1.1. 背景 (17) 6.1.2 (18) 6.1.3. 目标及原则 (19) 6.1.4. 业务分类和定义 (19) 6.1.5. 技术功能要求 (23) 6.1.6. 本期建设围及容 (26) 6.1.7. 实施要求 (27)

6.2. 元数据管理 (27) 6.2.1. 背景和定义 (27) 6.2.2. 元数据运营模式 (29) 6.2.3. 元模型标准 (29) 6.2.4. 元数据运维 (33) 6.2.5. 本期重点建设容 (34) 6.3. 数据质量管理 (34) 6.3.1. 与传统经营分析系统的区别 (34) 6.3.2. 围和原则 (35) 6.3.3. 与其它功能模块的关系 (36) 6.3.4. 本期数据质量功能需求 (38) 6.3.5. 本期数据质量运维要求 (39) 6.4. 数据资产管理 (40) 6.4.1. 数据资产概述 (40) 6.4.2. 数据资产围 (41) 6.4.3. 与其它功能模块的关系 (42) 6.4.4. 本期数据资产功能需求 (42) 6.4.5. 本期建设容 (45) 6.5. 数据安全管理 (45) 6.5.1. 数据安全概述 (45) 6.5.2. 建设原则 (46) 6.5.3. 建设容 (46) 6.5.4. 边界关系 (46) 6.5.5. 技术功能 (47) 6.5.6. 管理要求 (48) 7. 数据治理场景 (52) 7.1. 背景描述 (52) 7.2. 场景一：银行伪卡交易判别 (52) 7.2.1. 背景介绍 (52) 7.2.2. 场景描述 (53)

数据治理实施方案

数据治理实施方案现代企业日常各项经营活动中积累了大量数据资源，这些数据除了支持企业生产业务流程运转之外，也越来越多地被用于支撑监管报送和信息披露、精准营销、决策支持、风险控制、产品定价、绩效考核等运营管理和决策过程的数据分析需求。市场正逐渐从卖方市场转变为买方市场，互联网的普及更加推动了这个市场转变的速度。为了适应新的市场环境的生存和发展要求，企业要实现全方位的转型，需要更为科学的决策方式，需要对客户的需求做出更快速的反应，需要不断提高内部的经营效率，需要有效化解瞬息万变的市场带来的风险等等，而这些转型的落地离不开经营管理和决策过程的优化和升级，而现实中企业日常经营管理和决策过程的背后，实质上是相关数据资源的加工和利用过程，从大量原始数据的基础上加工形成支撑各类决策需求的分析型数据，从而帮助各级决策者及时获取做出准确决策所需要的关键信息。而另外一个方面，虽然当前企业各项经营活动已经积累了大量的数据资源，如果不能对这些数据资源进行有效管理，不能迅速地对这些数据资源进行专业化处理，通过“加工”来实现数据资源的“增值”，其对经营管理和决策过程转型升级的价值就得不到很好体现，甚至会给运营管理和决策带来负面制约作用，阻碍了企业应对市场生存挑战的转型和变革。因此企业需要一把开启数据资源金库大门而实现在互联网时

代业务价值倍增的钥匙。经过多年的信息化建设，当前很多中国企业各项经营活动已经实现了电子化处理，今天很多企业，都会有很多套应用系统支撑支持企业各项生产活动业务流程运转和中后台管理，每一套系统中都存有大量的数据，积累了规模庞大而且内容丰富的数据资源。可是由于缺乏对现有数据资源统一管控的机制和技术平台，企业目前数据资源的分布很凌乱的局面没有得到有效的直接管控，历史原因的建设的不同步造成新老各类系统在建设过程中根据自己的需求各自为政而形成了数据割据和数据孤岛的存在，表现为数据定义不统一、各系统之间数据不合理冗余，形成多头交叉的局面，特别是使用多年的老旧系统的存量数据所表现出来的数据不完整、数据内容过时失效等质量问题比较严重，这类问题给不少规划建设的新系统的上线运行带来了很大的障碍，客观上严重削弱了多年来企业花大力投入信息化建设的成效和价值体现。而且企业的战略成长需要信息科技应用水平向更高层次的迈进，这样的数据资源局面会随着更多的企业信息披露和监管报送、ECIF、客户关系管理系统（CRM ）、内部资金定价（FTP、绩效考核、风险管理、资产管理等企业级应用系统的陆续建设和投产所暴露出来，而数据质量问题已经成为严重制约企业整体信息科技应用水平和价值提升的障碍，事实上目前大多数中国企业的数据资源也无法为客户营销、精细化管理、风险控制、决策支持等当下企业业务向互联网+转型所必需的工作带来有效助力，因此，如果我

关于数据治理

目录一数据管理的现状 (3) 二数据治理的概述 (4) （一）数据治理概念 (4) （二）数据治理目标 (4) 三数据治理体系 (5) 四数据治理核心领域 (5) （一）数据模型 (6) （二）数据生命周期 (6) （三）数据标准 (8) （四）主数据 (9) （五）数据质量 (10) （六）数据服务 (12) （七）数据安全 (12) 五数据治理保障机制 (13) （一）制度章程 (13) (1) 规章制度 (13) (2) 管控办法 (13) (3) 考核机制 (13) （二）数据治理组织 (15) (1) 组织架构 (15) (2) 组织层次 (16) (3) 组织职责 (17) （三）流程管理 (19) （四）IT技术应用 (19) (1) 支撑平台 (19) (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)

关于数据治理的理解数据管理的现状根据行业信息化发展的现状，结合当今行业数据治理的要求，大型集团或政务管理部门现阶段数据管理方面存在以下的不足：（1）数据多头管理，缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织。信息系统的建设和管理职能分散在各部门，致使数据管理的职责分散，权责不明确。组织机构各部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理，导致无法建立统一的数据管理规程、标准等，相应的数据管理监督措施无法得到落实。组织机构的数据考核体系也尚未建立，无法保障数据管理标准和规程的有效执行。（2）多系统分散建设，没有规范统一的省级数据标准和数据模型。组织机构为应对迅速变化的市场和社会需求，逐步建立了各自的信息系统，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准，导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出现，组织机构各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述，导致理解不一致。（3）缺少统一的主数据，组织机构核心系统间的人员等主要信息并不是存储在一个独立的系统中，或者不是通过统一的业务管理流程在系统间维护。缺乏对集团公司或政务单位主数据的管理，就无法保障主数据在整个业务范围内保持一致、完整和可控，导致

大数据治理需要具备哪些能力和关键技术

大数据治理需要具备哪些能力和关键技术在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎，总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。一、困难重重却充满光明的大数据治理发展之路 1、传统数据治理一直无法逃脱的魔咒大数据治理从建设内容和实施目标上可以划分成不同的阶段，每个阶段完成不同的任务，随着阶段的递进，建设内容逐步加深，不同的企业切入点和诉求也各不相同。大致分为以下几个阶段：摸家底阶段内容：企业元数据梳理和采集目标：构建企业数据资产库建体系内容：建立企业标准和质量提升体系目标：提升数据质量促应用内容：自服务通道、构建企业知识图谱目标：数据智能应用然而，大数据治理建设之路并不是一帆风顺的，甚至可以说充满了各种问题和困难，如何管理企业级的数据资产、如何让业务积极参与到数据建设中来、如何降低数据治理的落

地难度等一系列问题，一直困扰着数据治理的发展，传统数据治理的问题主要体现在以下几个方面：管理范围窄要做数据治理首先要知道有哪些数据，传统的数据治理往往只管理了数据领域，很少关注业务、管理和开发相关的数据资产，数据管理范围比较窄，而且，受限于技术实现，即使在数据领域的数据资产也很难做到精确管理; 业务难结合业务元数据的广泛缺失，导致业务人员无法使用技术性的元数据系统，元数据缺乏业务用户，使用者少; 应用场景缺元数据被当成单独的系统，而不是广泛的技术基础，导致只关心元数据本身的应用场景; 技术不完善在技术层面存储缺乏扩展性，采集自动程度不高，管理实时性不高。 2、自服务大数据治理是解决问题之道自服务的大数据治理平台具备管理、开发、共享、使用等能力，通过自动、自助、智能化的大数据治理，能够实现对数据的找、供、用、治，从而一站式解决传统数据治理在大数据时代的各种难题，具体涉及到以下几个方面。建好数据管理体系，快速识别数据自服务大数据治理平台可以实现有数据可管理。现在的企业数据资产繁杂众多，特别是建设大数据平台的企业，数据的类型、分布、实现技术、所属部门等都很繁杂，通过手工一点点梳理是不现实的，如何低成本、快速有效地将数据梳理和管理起来?这是做大数据治理

关于大数据治理的研究与分析

关于大数据治理的研究与分析 2016-05-01

目录 1数据治理的背景和现状 (1) 1.1数据治理背景 (1) 1.2数据治理现状 (2) 2数据治理策略 (2) 2.1数据治理要素 (3) 2.2数据治理策略 (3) 3元数据管理 (5) 3.1元数据的定义 (5) 3.2为什么要进行元数据管理 (6) 3.3数据模型标准化 (7) 3.4标准化体系(数据定义&模型设计) (7) 4主数据 (8) 4.1主数据的定义 (8) 4.2为什么要作主数据管理 (8) 4.3如何做好主数据管理 (9) 4.4主数据实施流程 (9) 4.5主数据管理体系 (10) 5数据质量管理 (10) 5.1数据质量问题 (10)

5.2组织架构设计 (11) 5.3数据质量治理流程 (11) 5.4数据治理管理方法 (12)

1数据治理的背景和现状 1.1数据治理背景随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大约每两年翻一番，根据监测，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。信息数据的单位由TB-PB-EB-ZB的级别暴增。这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴。如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。图1 数据治理背景图

大数据的快速发展，使它成为IT领域的又一大新兴产业。据中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力估算，国外大数据行业约有1000亿美元的市场，而且每年都以10%的速度在增长，增速是软件行业的两倍。我国2012年大数据市场规模大约4.7亿元，2013年增速将达到138%，达到11.2亿元，产业发展潜力非常巨大。我国大数据飞速发展的背后存在诸多的问题：相关利益交织，协调难;方案规划容易，落地困难;过度依赖技术工具;对于数据没有明确区分。图2 数据现状分析图 2数据治理策略

大数据平台数据治理体系建设和管理方案

XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理方案

目录 1.范围 (5) 2.规范性引用文件 (5) 3.术语、定义和缩略语 (17) 4.总体说明 (23) 4.1.概述 (23) 4.2.目标 (23) 4.3.原则 (24) 5.数据治理体系 (25) 5.1.总体框架 (25) 5.2.组织架构 (26) 5.2.1.组织构成 (26) 5.2.2.角色职责 (27) 5.3.系统架构 (29) 5.3.1.系统功能框架 (29) 5.3.2.系统模块流程 (32) 5.4.系统边界 (33) 5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (34) 5.4.2.与对外能力开放平台关系 (34) 5.4.3.与平台运维系统关系 (34) 6.数据治理核心模块 (35)

6.1.数据标准管理 (35) 6.1.1.背景 (35) 6.1.2.目标及原则 (37) 6.1.3.业务分类和定义 (37) 6.1.4.技术功能要求 (45) 6.1.5.本期建设范围及内容 (51) 6.1.6.实施要求 (52) 6.2.元数据管理 (52) 6.2.1.背景 (52) 6.2.2.元数据运营模式 (55) 6.2.3.元模型标准 (55) 6.2.4.元数据运维 (62) 6.2.5.本期重点建设内容 (63) 6.3.数据质量管理 (64) 6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (64) 6.3.2.范围和原则 (66) 6.3.3.与其它功能模块的关系 (67) 6.3.4.本期数据质量功能需求 (70) 6.3.5.本期数据质量运维要求 (72) 6.4.数据资产管理 (73) 6.4.1.数据资产概述 (73) 6.4.2.数据资产范围 (75)

数据治理体系概述(DOCX 63页)

数据治理体系目录 1.范围........................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.规范性引用文件....................................................................................... 错误!未定义书签。 3.术语、定义和缩略语............................................................................... 错误!未定义书签。 4.总体说明................................................................................................... 错误!未定义书签。 4.1.概述............................................................................................... 错误!未定义书签。 4.2.目标............................................................................................... 错误!未定义书签。 4.3.原则............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.数据治理体系........................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.总体框架....................................................................................... 错误!未定义书签。 5.2.组织架构....................................................................................... 错误!未定义书签。 5.2.1.组织构成............................................................................... 错误!未定义书签。 5.2.2.角色职责............................................................................... 错误!未定义书签。 5.3.系统架构....................................................................................... 错误!未定义书签。 5.3.1.系统功能框架....................................................................... 错误!未定义书签。 5.3.2.系统模块流程....................................................................... 错误!未定义书签。 5.4.系统边界....................................................................................... 错误!未定义书签。 5.4.1.与企业级省大数据平台关系............................................... 错误!未定义书签。 5.4.2.与对外能力开放平台关系................................................... 错误!未定义书签。 5.4.3.与平台运维系统关系........................................................... 错误!未定义书签。 6.数据治理核心模块................................................................................... 错误!未定义书签。 6.1.数据标准管理............................................................................... 错误!未定义书签。 6.1.1.背景....................................................................................... 错误!未定义书签。 6.1.2........................................................................................................ 错误!未定义书签。 6.1.3.目标及原则........................................................................... 错误!未定义书签。 6.1.4.业务分类和定义................................................................... 错误!未定义书签。

数据治理体系框架分析

数据治理体系框架分析虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经在几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。其中，DAMA（国际数据管理协会）、ISACA （国际信息系统审计和控制协会）、DGI（国际数据治理研究所）、IBM数据治理委员会和Gartner公司等权威机构提出的定义最具代表性，并被广泛接受和认可。其中，以DAMA给出的数据治理定义最为业界所接受。 DAMA给出的数据治理定义：数据治理（Data Governance，DG）是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（计划、监督和执行）。

根据数据治理的定义，确定数据治理的目标为：在管理数据资产的过程中，确保数据的相关决策始终是正确、及时和有前瞻性的，确保数据管理活动始终处于规范、有序和可控的状态，确保数据资产得到正确有效的管理，并最终实现数据资产价值的最大化。数据治理必须遵循过程和遵守规范，过程主要是用于描述治理的方法和步骤，它应该是正式、书面、可重复和可循环的。数据治理应该遵循标准的、成熟的、获得广泛认可的过程，并且严格遵守相关规范。在数据治理的生命周期里，过程和规范相伴而行，缺一不可，只有这样数据治理才会具有较强的约束性和纪律性，才会拥有源源不断的动力，并始终保持正确的方向。综上所述，数据治理本质上就是：对企业的数据管理和利用进行评估、指导和监督，通过不断创新的数据服务，为企业创造价值。数据治理与数据管理的关系是建立在治理与管理关系基础之上的。治理和管理属于完全不同的活动：治理负责对管理活动进行评估、指导和监督，而管理根据治理所做的决策来具体计划、建设和运营。大数据治理也属于数据治理范畴，是数据治理的新阶段。大数据治理是对组织的大数据利用进行评估、指导和监督的体系框架。它通过制定战略方针、建立组织架构、明确职责分工等，实现大数据的风险可控、安全合规、绩效提升和价值创造，并提供不断创新的大数据服务。因此，数据治理的方法论（如治理的原则、过程、框架和成熟度模型等）大部分也适用于大数据治理。当然，考虑到大数据的特殊性，在某些方面做适当调整是十分必要的。在数据治理的理论研究领域，有很多组织做出了开创性的贡献。它们的主要工作是对原则、范围、促成因素等数据治理要素进行分析、总结和提炼，并在此基础上建立起自成体系的数据治理框架。国际标准化组织（lSO）