数据治理模型管控方案

数据治理之数据模型管控方案

Ⅰ. 数据治理需求发展趋势Ⅱ. 数据治理成功关键要素Ⅲ. 数据模型管控方案Ⅳ. 成功案例I. 数据治理发展趋势MRPERPCIMBPMSOADWBigDataWeb2.0ITSMBIMDMMobileCRMSCMSmart BI SISDSSERP2.0IT GovernanceSocialCloudData GovernanceDBMainframe§▪60年代: 以简单的业务处理为目的§▪70年代: 以信息提供为目的§▪80年代: 以提升企业市场竞争力为目的11960~1990Dummy TerminalDBMCI§▪00年初: 系统数量增多，数据量暴增§▪数据仓库建设开始(DW)§▪数据统计及简单分析Open SystemEAI32000~2010ClientDB§▪移动应用及互联网等应用扩大，数据量暴增，数据分析需求增加§▪大数据处理技术增多§▪企业数据质量要求提高Open System42010~2020ClientSOA(ESB)§▪90年代初: 电子商务开始, 大规模系统建设开始(ERP)§▪90年代末: 综合业务支撑系统建设开始MainframeEAI21990~2000DBClientOpen System存储应用整合存储应用整合管理存储应用统计整合管理存储分析应用挖掘分析数据治理范围数据治理范围数据治理范围数据治理范围Data quality problems45%46%认知阶段试验阶段发展阶段成熟阶段v 了解数据资产或数据治理概念。

v 学习数据资产中包含的技术要素及内容。

v 思考数据资产化项目带来的价值，及所在单位应当如何实施。

v 设立小型项目，尝试数据资产化项目，确认项目价值。

v 大数据时代的到来，数据的重要性被重视，在数据应用过程中发现数据质量问题较多。

v 试图通过治理提升质量。

数据治理方案

数据治理目录1、什么是数据治理 (2)2、数据治理的目的 (2)3、数据治理的方法 (2)4、数据质量8个衡量标准 (4)5、数据治理流程 (5)6、如何做好数据治理 (5)1、什么是数据治理数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。

由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。

我们常说，用数据说话，用数据支撑决策管理，但低质量的数据、甚至存在错误的数据，必然会"说假话"数据治理即提高数据的质量，发挥数据资产价值。

2、数据治理的目的⏹降低风险⏹建立数据使用内部规则⏹实施合规要求⏹改善内部和外部沟通⏹增加数据价值⏹方便数据管理⏹降低成本⏹通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存通过数据治理实现企业数据的标准化、提高数据质量、提升业务处理的效率，为数据分析提供准确的数据支撑，赋能业务，助力企业实现数字化转型3、数据治理的方法从技术实施角度看，数据治理包含**“理”“采”“存”“管”“用”**这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

（1）数据资源梳理数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载(load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

（2）基础库主题库建设一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。

数据治理数据模型管控解决方案V2

02
制定数据模型管控策略
根据数据模型管控的目标，制定具体的管控策略，如数据质量管理、数据安全保护等。
03
执行数据模型管控措施
根据制定的管控策略，执行相应的管控措施，如数据清洗、数据加密等，确保数据模型的安全和质量。
定期评估数据模型
01
定期评估数据模型的准确性、完整性和一致性，
确保数据模型能够满足业务需求。
数据模型审核流程
该金融机构建立了一套完善的数据模型审核流程，对数据模型的设计、开发和使用进行严格的审核和验证。
数据模型变更管理
该金融机构实施了数据模型变更管理，对数据模型的变更进行严格的审批和跟踪，确保数据模型的稳定性和可靠性。
数据安全与隐私保护
在数据治理过程中，该机构注重数据安全和隐私保护，确保了数据的安全性和可信度。
数据整合与标准化
该政府机构通过数据整合与标准化，实现了数据资源的统一管理和高效利用。
治理效果显著
经过数据治理后，该政府机构的数据质量得到了显著提升，为决策提供了有力支持。
01
自动化数据治理
随着人工智能和机器学习技术的发展，自动化数据治理将成为未来的发展趋势，可以大大提高数
据治理的效率和质量。
在多个系统中，数据模型可能存在不一致的情况，导致数据整合
和共享困难。
数据模型更新不及时
随着业务的发展，数据模型需要不断更新以适应新的需求。如果更新不及时，可能导致数据模型
过时，影响数据质量。
数据模型管控缺乏统一标准
在数据模型管控过程中，缺乏统一的标准和规范，可能导致数据模型混乱，影响数据治理的效果。
数据治理与数据模型管控的智能化
随着人工智能技术的发展，数据治理和数据模型管控将更加智能化，提高数据处理的效率和准确性。

数据治理服务解决方案[24页Word]

XXX数据治理服务解决方案第1页一、数据治理概述一）数据治理目标结合当前行业组织信息化发展进程当中数据业务相关的应用需求，以“风险可控、运营合规、代价完成”为数据治理总体目标：1）运营合规：组织应树立符正当律、标准和行业准则的数据合规管理体系，并经由过程评价评估、数据审计和优化改进等流程保证数据的合规性，促进数据代价的完成：2）风险可控：组织应树立、评估数据风险管理机制，确保数据风险不超过组织的风险偏好和风险容忍度，评估、指导和监督风险管理的实施；3）代价完成：组织应构成统一的数据驱动和数据代价理念，完善代价完成相关要素的定义、应用、调整，助力组织加快完成数字化进程。

数据治理管控目标是提高组织数据的质量（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），推进数字资源在组织各机构部门间的高效整合、对接和共享，从而提升组织整体数字化水平，充裕发挥数据资产代价。

二）数据治理概念数据治理是指将数据作为组织资产围绕数据全生命周期而展开的相关管控活动、绩效和风险管理工作的集合，以保障数据及其应用过程中的运营合规、风险可控和价值实现。

数据治理体系是指从组织架构、管理制度、IT应用技术、绩效考核等多个维度对组织的数据架构、元数据、数据质量、数据标准、数据安全、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设并持续改进的体系。

二、数据治理需求分析数据资产意识在各组织机构中已经得到充分的认可，但目前各组织单位对数据资产的管控状况依旧不容乐观，制约了组织数据质量的进一步提高，同时也限第2页制了数据价值的实现。

根据行业信息化与数据治理发展现状，各组织单位现阶段对数据治理的需求主要存在以下五大方面：1）需要专门对数据治现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，相应的数据管现监督措施无法得到落实。

大数据平台数据管控解决方案

大数据平台数据管控解决方案随着大数据技术的迅速发展，企业和组织积累了大量的数据资源，并且意识到这些数据对于业务决策和创新至关重要。

然而，大数据也带来了一系列的挑战，其中一个重要问题是数据管控。

数据管控是指对大数据平台上的数据进行管理和控制，确保数据的质量、安全和合规性。

下面是一种解决大数据平台数据管控问题的综合方案：1.数据质量管理：数据质量是数据价值和决策的基础。

通过引入数据质量管理工具，对数据进行自动化质量检查和修复。

这些工具可以检测和修复数据的一致性、完整性、准确性和一致性问题，保证数据的高质量。

2.数据安全管理：大数据平台上的数据包含了大量的敏感信息，需要采取安全措施来保护数据的安全性。

这些安全措施包括数据加密、访问控制、身份验证和审计等。

同时，需要定期进行数据备份以应对数据丢失的风险。

3.数据合规管理：根据不同的行业和法规要求，制定数据合规政策和标准，确保数据在采集、存储和处理过程中符合法律法规的要求。

同时，建立数据合规审计机制，对数据操作进行监控和审计，及时发现并纠正不符合合规要求的行为。

4.数据治理：数据治理是指通过制定数据管理规范和流程，对数据进行有效管理和利用。

建立数据治理委员会，负责制定数据管理策略、规范和流程，监督和评估数据管理的执行情况。

同时，采用数据分类和标准化方法，对数据进行分类和标记，方便数据的管理和利用。

5.数据集成和共享：大数据平台上的数据通常来自不同的数据源，需要对数据进行集成和共享。

建立数据集成和共享平台，将不同数据源的数据进行整合和共享。

同时，确保数据的一致性、完整性和安全性。

6.数据备份和恢复：数据备份是保证数据安全和可恢复性的重要措施。

建立数据备份策略，定期对数据进行备份，并建立有效的恢复机制，以应对数据丢失和灾难恢复的需要。

7.数据监控和报警：建立数据监控系统，对数据进行实时监控，并设置报警机制，及时发现和解决数据异常情况。

这可以帮助及时发现数据质量问题、安全漏洞和异常操作。

大数据平台数据管控整体解决方案

大数据平台数据管控整体解决方案目录一、内容描述 (2)二、项目背景与目标 (3)三、解决方案架构概览 (4)四、详细技术方案 (5)4.1 数据采集与整合方案 (7)4.2 数据存储与管理方案 (8)4.3 数据处理与分析方案 (9)4.4 数据安全与隐私保护方案 (10)五、平台功能设计 (12)5.1 数据访问控制模块 (13)5.2 数据处理与挖掘模块 (15)5.3 数据监控与预警模块 (16)5.4 数据质量管理与优化模块 (17)六、实施步骤与时间表安排 (18)6.1 实施准备阶段任务安排 (20)6.2 平台搭建阶段任务安排 (21)6.3 系统测试与优化阶段任务安排 (23)6.4 正式运行与维护阶段安排 (23)七、成本预算与效益分析 (25)一、内容描述大数据平台数据管控整体解决方案旨在为企业在海量数据处理过程中提供全面、高效、安全的数据管理方案。

随着企业数据规模的不断扩大和数据类型的日益复杂，数据管控的难度也在逐渐增大。

本方案旨在通过一系列策略、技术和方法的整合，为企业提供一套完整的数据管控解决方案，以确保数据的准确性、安全性、可靠性和高效性。

数据治理：建立数据治理框架，明确数据所有权和管理职责，制定数据标准和规范，确保数据的准确性和一致性。

建立数据质量监控体系，定期对数据进行质量检查与评估，确保数据的可靠性。

数据集成与整合：通过数据集成技术，实现各类数据的汇聚和整合，打破数据孤岛，提高数据的共享和利用效率。

对数据进行清洗、转换和加载（ETL），确保数据的规范性和可用性。

数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等，确保数据在采集、存储、处理、传输和共享过程中的安全性和保密性。

制定数据隐私保护政策，遵守相关法律法规，保护用户隐私。

数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对海量数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的价值，为企业提供决策支持。

大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案

数据管控技术
使用IAM、Access Control等数据管控技术，实现数据的安全访问控制和数据加密。
微服务架构
采用Spring Cloud等微服务框架，实现服务的注册、发现和负载均衡。
数据存储技术
采用HBase、Elasticsearch等分布式存储系统，实现数据的分布式存储和高效查询。
07
效益评估与持续改进
项目效益评估
降低运营成本
优化数据处理流程，降低人力和物力成本，提高运营效率。
提升数据质量
通过数据治理，提高数据质量，为业务决策提供更准确的数据支持。
增强数据安全性
完善数据安全措施，减少数据泄露和损失，保障企业核心利益。
数据治理体系持续改进
定期评估与调整
对数据治理体系进行定期评估，根据实际情况进行调整和优化。
注重兼容性
在技术更新和升级过程中，重视与其他系统的兼容性，降低整合成本。
THANKS
感谢观看
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠性和高效存储。
数据管控
通过数据访问控制、数据安全保护和数据质量管理等手段，确保数据的安全性和合规性。
数据应用
提供数据分析和数据可视化等功能，支持业务决策和数据分析。
技术实现细节
数据处理技术
使用Hadoop、Spark等数据处理技术，实现批处理、流处理和机器学习等数据处理。
数据处理
批处理
对大规模数据进行批量处理，如MapReduce。
机器学习和数据挖掘
应用机器学习和数据挖掘技术对数据进行深入分析。
流处理
对实时数据进行处理，如 Apache Kafka。
数据服务

数据治理之数据模型管控方案

数据治理之数据模型管控方案数据治理是一种综合性的管理方法，旨在确保数据在整个组织中的可靠性、一致性和可持续性。

数据模型是数据治理过程中的一个重要组成部分，用于描述数据的结构、关系和约束。

数据模型管控方案是指针对数据模型的管理和监控策略和措施。

一个有效的数据模型管控方案需要包括以下几个关键要素：1.数据模型管理团队：建立一个专门负责数据模型管控的团队或委员会，负责制定数据模型的标准、规范和流程，并监督和管理数据模型的实施和维护。

2.数据模型标准和规范：制定统一的数据模型标准和规范，确保所有的数据模型都符合一致的结构、命名规范和约束条件。

这包括数据模型的命名规则、实体和属性的定义规则、关系的表示和命名规则等。

3.数据模型生命周期管理：建立数据模型的生命周期管理机制，包括模型的创建、修改、审核、发布、归档和废弃等各个阶段的流程和规定。

在每个阶段都需要有相应的审批和验证机制，确保数据模型的准确性和可靠性。

4.数据模型版本控制：建立数据模型的版本控制机制，确保对数据模型的任何改动都能够被跟踪和记录。

这包括对数据模型的修改、删除和添加等操作都需要有相应的版本记录，并且能够对每个版本进行恢复和还原。

6.数据模型监控和评估：建立数据模型的监控和评估机制，对数据模型的质量、可用性和性能进行定期检查和评估。

这可以通过自动化工具或人工的方式进行，以确保数据模型的稳定性和可靠性。

7.数据模型培训和社区支持：开展数据模型的培训和社区支持活动，提高组织内人员对数据模型的理解和应用能力。

这包括对数据模型的基本知识培训、操作技巧培训以及问题解答和经验分享等。

总之，一个完善的数据模型管控方案需要考虑到数据模型的管理、标准、生命周期、版本控制、文档管理、监控评估和培训支持等各个方面，以确保数据模型的准确性、一致性和可持续性。

只有通过有效的数据模型管控方案，组织才能更好地理解和利用自身的数据资源。