华为数字化转型中的数据治理实践
华为数字化转型中的数据资产管理实践
华为数字化转型中的数据资产管理实践
随着数字化时代的到来，数据已经成为各个企业竞争中不可或缺的重要资源。
华为作为全球领先的信息通信技术解决方案供应商，也在数字化转型中越来越重视数据资产的管理。
华为数字化转型中的数据资产管理实践主要包括以下几个方面： 1. 数据治理：华为建立了全球数据治理委员会，制定了一系列数据治理方针和标准，确保数据的质量、安全和可用性。
2. 数据分类和归档：华为将数据按照价值和风险分类，采用不同的存储方案和归档策略，确保数据的有效利用和安全保护。
3. 数据分析和应用：华为通过建立数据分析平台，对数据进行深度挖掘和分析，为企业决策提供有力支撑。
4. 数据共享和开放：华为将数据共享和开放作为数字化转型的重要目标之一，与合作伙伴共享数据，推动行业创新和发展。
总之，华为在数字化转型中注重数据资产的管理，建立了一整套完善的数据治理体系，为企业数字化转型提供了有力支撑。
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华为云DGC数据治理方法论
华为云DGC数据治理方法论一、数据治理的概念和目标：数据治理是指在组织内部规范、管理和保护数据资源的过程。
其目标是通过建立数据治理策略、规范数据操作、提高数据质量和安全性，从而减少重复工作、提高决策能力和数据价值。
二、华为云DGC数据治理的五个层级：1.数据文化层级：建立数据驱动的文化，让数据在组织内深入人心，使每个员工都能理解并善用数据。
2.数据治理治理层级：明确数据治理的目标、组织结构和职责，并制定数据治理规范和流程，确保数据治理工作的有效进行。
4.数据治理机制层级：建立数据质量管理、数据操作流程管控、数据风险管理等机制，确保数据的准确性、完整性和安全性。
5.数据治理技术层级：引入数据管理和治理的相关工具和技术，如数据目录、数据质量评估、数据安全加密等，提高数据治理的效率和效果。
三、华为云DGC数据治理的关键步骤：1.数据需求调研和分析：了解组织内各个部门对数据的需求和需求的优先级，分析数据质量和安全等问题。
3.数据资产库建设：建立数据资产库，对组织内的数据进行统一的管理和维护，包括数据的归档、备份和修复等工作。
4.数据质量管理：建立数据质量评估和监控机制，及时发现和处理数据质量问题，并制定数据质量提升计划。
5.数据安全管理：建立数据安全的策略和控制措施，保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
6.数据操作流程规范化：建立数据操作的流程和规范，包括数据采集、存储、清洗、分析和发布等环节，确保数据的一致性和可靠性。
7.数据治理团队建设：建立专门的数据治理团队，制定相应的职责和工作流程，并提供培训和支持，推动数据治理工作的落地和实施。
四、华为云DGC数据治理的价值和效果：1.提供准确、可靠的数据支持：通过数据治理，可以确保数据的质量和准确性，为组织的决策和运营提供可靠的数据支持。
2.降低决策的风险：有效的数据治理可以降低组织决策的风险，减少错误决策的发生，并提高决策的准确性。
3.提高运营效率：规范的数据操作流程可以提高组织的运营效率，减少重复工作和资源浪费。
企业数字化转型如何做好数据治理？
企业数字化转型如何做好数据治理？数据治理，这个词是近年来的大热门。
企业都知道数据治理很重要，它是数字化转型的基础。
数据找不到、看不懂、不准确、不及时，都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。
数据治理，就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。
可是，到底怎么才能做到这些呢？各部门之间数据语言不通，形成“数据孤岛”，怎么才能打通它们？有了足够多的数据，又该如何“治理”？怎么把控数据的质量？怎么让数据能被用起来？这些问题困扰着很多企业，华为之前也都遇到过。
下面我们一起来看看，华为公司面对那些数据治理难题时具体是怎么做的。
数字治理谁来做？我想先问你一个问题，企业的数据治理工作应该谁来做？你会发现，大多数企业会把它当成一个IT问题，所以就交给IT部门去做。
但事实上，数据治理不是IT问题，而是业务问题。
为什么这么说？我来给你讲一个关于鸡蛋的例子。
欧洲市场上售卖的鸡蛋，每一个上面都有一个编码，相当于这枚鸡蛋的身份证号。
那一串数字代表什么呢？第一个数字，说的是母鸡饲养的方式，后面跟着的是生产国的代码，再加上具体出产地区、农场的代码，就是这个身份证号了。
别小看这几个数字，它们背后的规则是很严谨的。
就拿第一个数字“母鸡饲养方式”来说，有0、1、2、3四个级别，0代表生态饲养，这背后是什么规则呢？养鸡的场地室内每平方米最多6只母鸡，每只母鸡还必须保证室外活动，每只至少要有4平米的活动区域。
这还不算，农场饲养母鸡总数还不能超过3000只。
符合上面这几条，这只鸡蛋的身份证才能被打上0这个数字。
1代表野外饲养，刚刚说的那些指标就降低了一些，母鸡的活动范围小了，农场养鸡总数多。
2代表地面饲养，指标就更低一些，母鸡是不能外出活动的，3代表笼中饲养。
你看，从0到3，是有非常严格的相应的指标规定的，不是随意制定的标准。
而且，这个鸡蛋的身份证号，全欧洲通用。
为什么讲这个例子？我是想说，如果你把鸡蛋身份证号的工作直接交给IT部门，他们能完成吗？不能，因为他们技术再先进，也没有办法准确定义业务，必须是那些走访农场的一线业务人员，了解母鸡饲养环境，了解农场经营状况之后，才能制定出这样的数据标准，才能完成给鸡蛋打上身份证号这项数据管理工作。
2023数字化转型战略下的企业数据治理方法论与解决方案
完成目标数据技术规则、 案与管理流程完成与相
业务规则、CRUD标准定 关业务部门的确认。
义以及与业务部门的确认
。
主数据利用： 针对目标数据的业务规 则和技术规则，与相关 业务部门和系统管理员 确认，要求数据源改造 。
真实世界模型
• “真实世界模型”建模方法论，主张从数据的角度反映真实业务的本来面目，建立规范的建模体系；
数据交换
不同部门的数据协同，获取到数据并完成业务逻辑；灵活地进行数据转换规 则设计；
数据整合
将不同来源的数据，经过清洗转换后变为统一格式，存储到数据中心或者数 据仓库，用于提供数据共享、数据分析等服务；支持界面话工作流调度
数据清洗、转换
数据迁移：将数据进行转移 数据同步：保持两个同构或者异构库的数据一 致 增强抽取：对于发生改变的数据进行更新 列映射：数据类型转换、列名变换、删除列、 增加列
让资产变得干净，少歧义
• •
真实世界模型 数据仓库
通过数据ETL，建立数据标准化。 • 数据标签和画像
• 数据采集与清洗
• ……
• 数据标准化
• ……
数据治理持久化
对数据治理工作持久化，一 次治理，永久治理。
• 数据治理工作日常化
• 元数据和标准化治理维护 更新
• 新类型数据的自动化治理
数据治理的延伸：数据管理
移动设备 数据
社交网络 数据
日志数据 …...
企业数据治理方法论与解决方案
数据治理的范畴
数据架构管理
• 企业数据模型 • 价值链分析 • 相关的数据架构
数据质量管理
• 规范 • 分析 • 度量 • 改进
元数据管理
• 架构 • 整合 • 控制 • 交付
数字化转型中的大数据治理架构 相关两份资料
Pipeline
4
应 用
Data
采集
热点数据
大数据治理
常规数据
营销数据
大数据服务智能化
热点数据
常规数据
产品需求
客户需求
客户需求
大数据
Data Lake
能力服务化
提供各种数据管理服务，如质量、元数据、标准、监控、发布共享的服务，将治理平台变为服务平台。
标准化服务帮劣 设计应用数据模 型
（The Data Lifecycle）
创建获取
6 归档/恢复 7 清除
Data Quality
以元数据为核心，打通数据生命周期，从源头保证数据质量。
从需求开始控制数据质量
5 维护使用
2
规范定义
3 开发上线
1
计划
数据生命周期
标准编号
关联系统
标 准 描
复审
初审
任务超时预警
通知IT执行
源系统执行
启用通知
导出报表
导出质量问 题报表
生成结果导 入
申请退回通 知
修订退回通 知
反馈问题
默认预警级 别定义
数据质量评 分
数据质量仪 表盘
主题
填写问题情况说明及改进计划
标准批量生成度量规则
检核方法 编写
红领集团通过业务创新实现由客户需求直接驱劢工厂的运作模式
以大数据为驱劢的企业数字化转型
以大数据为驱劢的企业数字化转型红领集团通过业务创新实现由客户需求直接驱劢工厂的运作模式
接入园区31个部门、涉及85个业务领域，335个数据分类，3981工作项。先后完成了公安、工商等15家人口、法人信息高关联度局办 的信息纳入政务资源于平台。
【数据治理】华为数据治理方法论与实践解决方案
HW数据治理方法论与实践方案目录1.数据治理2.数据治理体系3.信息架构4.数据底座5.数据质量管理6.数据安全管理HW数字化转型对数据治理的要求01020304数据数据与数据数业务与数据双驱动，加强数据联接建设，并能够以数据服务方式，灵活满足业务自助式的数据消费诉求针对汇聚的海量内外部数据，能够确保数据安全合规不断完善业务对象、过程与规则数字化，提升数据自动采集能力，减少人工录入基于统一的数据管理规则，确保数据源头质量以及数据入湖，形成清洁、完整、一致的数据湖，这是HW数字化转型的基础什么是数据治理业界主流的定义和内涵：•I S/IECT RO38505-2:2018数据治理是关于数据采集、存储、利用、分发、销毁过程的活动的集合。
•GB/T4960.5-2018数据治理就是数据资源及其在应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。
•数据理DAMA数据治理是指对数据资产资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监督和执行）。
•GB T 36073-2018数据理包括组织架构、岗位设计、团队建设、数据责任等内容，是各项数据智能工作开展的基础。
对组织在数据管理和数据应用行使职责规划和控制，并指导各项数据职能的执行，以确保组织能有效落实数据战略目标。
狭义的数据治理和广义的数据治理：•数据治理指数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合，保证数据资产的高质量、安全及持续改进。
类似数据管控的含义，目标需要满足风险管理的需要和满足外部监管和合规的需要。
•数据治理指面向客户数据资产，进行数据汇集、加工、使用与价值实现的全生命周期管理。
通过建立数据管理体系，统一信息架构与标准，形成数据质量度量机制，建立企业数据平台，实现企业数据全流程贯通和数据价值应用。
取众家之长，HW 已建设成具有国际领先水平的数据管理体系☐ 60+份数据管理规范文件E///IBM ☐ 46+数据属性标准化☐ 200+数据管理专业人才A T &T HW 数据理N S C …与标☐治理数据平台HW 数据工作历程：超前十五年的“新基建”战略第二实数据数第实数据与标建设数据底座及分析平台，实现数据可视、标引入IBM 数据管理框架，启动信息架构与数据质量建设，孵化各领域数据组织标3年内完成公司数据管理体系建设，5年内实现数据清洁共享，支撑数字化转型.全面启动数据治理.启动数据底座建设.启动数据服务化建设.启动数据分析平台建设.持续改进数据质量.在IBM 顾问指导下，建立数据管理框架.支撑GPO 的数据组织逐步建立.初步启动核心数据的信息架构建设.完成各领域数据Ow ner 任命.完成各领域数据标准建设.公司范围内建立了数据质量度量体系2018200720132014201720192021经过15年发展，HW当前数据治理整体蓝图数据政策1指引公司数据管理总纲信息架构标准数据源管理数据质量管理数据理2治理数据&&I T：+数据3数据架构标准管理数据质量管理维实数据理数据理理数据数据理主数据在交易打通战略到执行信息价值链拉通度数据在报告打通业务交易到核算信息价值链拉通(CRM+/I S C+)产品创意到生命周期管理信息价值链拉通（IP D+）存量管理到问题解决信息价值链拉通（CR M+）数据组织4数据Ow ner管理信息架构数据集成规范设计各数据管理部管理数据质量信息架构专家组管理数据分析流程56I T平台数据开发数据质量数据资产数据服务数据安全目录1.数据治理概述2.数据治理3.信息架构4.数据底座5.数据质量管理6.数据安全管理为什么要建设数据综合治理体系12345数据理I T级处理治理据建立公司级的数据治理政策1.数据理数据理本法•数据是公司核心资产，数据准确是有效内控的基础。
从华为实践看如何开展数字化转型
从华为实践看如何开展数字化转型（一）华为数字化转型的四个举措华为开展数字化转型有一张架构蓝图，这里的这张图是架构蓝图的简化版。
架构蓝图展示了在公司复杂的组织里面，如何把数字化转型的系统工程拆成一个个具体的举措和任务，并明确由不同的责任部门来完成。
当时定了四个主要举措：提升客户体验、提高作业效率、重构运营模式、打造数字平台。
围绕这四点，我讲几个具体的案例。
1.提升客户体验围绕着运营商、企业、消费者这三类客户，怎么去提升客户的体验？怎么让客户跟华为做生意的旅程更加顺畅、简单、高效？【案例1】云上展厅，为运营商客户打造随时随地、身临其境的方案体验通业最大的一个展会是巴塞罗那展，华为每年是最大的一个参展商，会把部分展厅整个包下来，投入非常巨大。
去年疫情时，巴塞罗那展会方直到开幕前五天，才通知所有的参展商说今年取消了。
那时华为很多准备工作都做了，客户也约了，怎么办？当时公司提出来，我们要在10天之内，做一个线上巴展。
这个事情我们做成了。
花了不到10天时间，我们把现场布置到参展的所有产品和解决方案，全部通过AR+视频+人工讲授方式搬到了线上。
约客户看展，我印象很深的是日本的一个客户，他观光完展厅跟我们高层交流的时候，就提出除了展现的产品，我们的数字化展厅能不能卖给他们，来拓展他们自己的业务？所谓“买椟还珠”，他觉得这个“盒子”还挺好的，想买。
为什么当时我们能做成这个事情？因为之前我们的产品数字化已经把产品的外形、特性等都做了数字化，我们的营销数字化也早已经把展会的流程、展台做了数字化，有了这些数字化模型，我们很快就可以拼出来一个巴塞罗那展，当然也可以拼出来一个北京通展，新加坡展……其实没有什么区别。
云上展厅只是客户数字化体验的一部分。
我们统计过，疫情期间我们的客户拜访、交流数量不降反升，高层会议从以前线下每月30场，增长到疫情期间线上每月100多场，因为以前领导们飞来飞去的时间都省下来了，反而能见更多客户。
2023-数据治理三大阶段实践方案V1-1
数据治理三大阶段实践方案V1随着数字化时代的到来，数据已经成为企业管理和运营中不可或缺的资源。
但同时，由于数据的快速增长和多样化，数据管理和治理也面临着诸多挑战。
为了解决这一问题，许多企业开始探索数据治理的实践方案。
在这篇文章中，我们将围绕“数据治理三大阶段实践方案V1”来介绍如何实现有效的数据治理。
一、理解数据治理的意义与目标在进行数据治理之前，我们必须要了解数据治理的意义和目标。
数据治理的主要目标是确保数据的准确性、可靠性、安全性和合规性，并保证企业可以通过数据获得更好的管理和经营效果。
为了实现这一目标，我们需要制定一套系统的数据治理策略和规范，并确保所有的数据管理工作都遵循这些策略和规范。
二、实施数据治理的三大阶段1. 数据管理阶段数据管理阶段是数据治理的第一阶段，主要任务是建立数据清单、确定数据定义、规范数据格式以及制定数据使用和管理政策等。
在这个阶段，我们需要进行数据分类和规范化，并建立数据收集和使用的流程和规范，确保数据在收集、存储和使用过程中得到较好的保护。
2. 数据控制阶段数据控制阶段是数据治理的第二阶段，主要任务是制定数据访问和权限控制政策，并确保数据的安全性和可靠性。
在这个阶段，需要建立数据访问的权限管理机制和审核机制，并采用各种技术手段、如加密技术、访问控制技术等来保证数据的安全性和保密性。
3. 数据优化阶段数据优化阶段是数据治理的第三阶段，主要任务是对数据进行分析和优化，提高数据的价值和效用。
在这个阶段，需要建立数据挖掘和分析平台，并整合各个部门的数据资源，对数据进行深度挖掘和分析，以发掘数据潜力，提高数据的效用和应用价值。
三、总结数据治理是企业数字化转型过程中必不可少的工作，一个成功的数据治理方案能够有效提升企业运营效率和管理水平。
在实施数据治理方案时，需要明确数据治理的意义和目标，同时要按照数据管理、数据控制和数据优化三大阶段的要求进行实施，通过制定规范和建立效用平台等手段，来实现数据的价值最大化。
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华为数字化转型中的数据治理实践
数据治理是指通过规范、管理和保护数据的过程，以确保数据的质量、可用性、可信度和安全性。
在华为数字化转型的过程中，数据治理扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍华为在数字化转型中的数据治理实践，并探讨其所取得的成果。
一、数据治理的重要性
数据是数字化转型的核心资源，它们的价值取决于其质量和可用性。
数据治理
的目标是确保数据的准确性、一致性和完整性，以提高决策的质量和效率。
在数字化转型中，数据治理的重要性体现在以下几个方面：
1. 保证数据质量：数据治理通过规范数据的采集、处理和存储过程，确保数据
的准确性和一致性。
这样可以避免因为数据质量问题而导致的错误决策和业务风险。
2. 提高数据可用性：数据治理通过建立数据目录、元数据管理和数据集成等措施，提高数据的可访问性和可用性。
这样可以加快数据的获取和分析速度，提高业务的响应能力。
3. 加强数据安全：数据治理通过制定数据安全策略、权限管理和数据备份等措施，保护数据的机密性和完整性。
这样可以防止数据泄露和滥用，提高数据的安全性和可信度。
二、华为的数据治理实践
作为全球领先的信息和通信技术解决方案提供商，华为在数字化转型中注重数
据治理的实践。
以下是华为在数据治理方面的具体做法：
1. 建立数据治理团队：华为成立了专门的数据治理团队，负责制定和执行数据
治理策略。
该团队由数据管理专家、数据科学家和业务领域专家组成，共同推动数据治理工作的落地。
2. 制定数据治理框架：华为制定了一套完整的数据治理框架，包括数据治理目标、组织结构、流程和技术工具等。
该框架明确了数据治理的各个环节和责任，确保数据治理工作的连续性和可持续性。
3. 建设数据管理平台：华为建设了统一的数据管理平台，用于集中管理和监控
数据的采集、处理和存储过程。
该平台提供了数据质量评估、数据集成和数据分析等功能，为数据治理提供了技术支持。
4. 规范数据采集和处理过程：华为规范了数据采集和处理的流程和标准，确保
数据的准确性和一致性。
同时，华为采用自动化工具和算法对数据进行清洗和校验，提高数据的质量和可信度。
5. 建立数据目录和元数据管理系统：华为建立了数据目录和元数据管理系统，
用于记录和管理数据的描述信息和关系。
这样可以提高数据的可发现性和可理解性，加快数据的检索和分析速度。
6. 强化数据安全保护：华为制定了严格的数据安全策略和权限管理规则，确保
数据的机密性和完整性。
华为采用加密技术、访问控制和数据备份等措施，防止数据泄露和滥用。
三、华为数据治理实践的成果
华为的数据治理实践取得了显著的成果，为数字化转型提供了有力的支持。
以
下是华为数据治理实践的一些成果：
1. 提高决策效果：数据治理使华为能够从海量的数据中提取有价值的信息，为
决策者提供准确、及时的决策支持。
这样可以提高决策的质量和效果，推动业务的创新和增长。
2. 加快业务响应速度：数据治理提高了华为数据的可用性和可访问性，加快了
数据的获取和分析速度。
这样可以提高业务的响应速度，满足客户的需求，增强市场竞争力。
3. 提升数据安全性：数据治理加强了华为数据的安全保护措施，防止了数据泄露和滥用的风险。
这样可以增强数据的可信度，提升客户对华为的信任度，促进业务的发展。
4. 优化资源利用：数据治理使华为能够更好地管理和利用数据资源，避免了数据的重复采集和存储。
这样可以降低成本，提高资源利用效率，为业务的持续发展提供支持。
结论
华为在数字化转型中高度重视数据治理，通过建立数据治理团队、制定数据治理框架、建设数据管理平台等措施，实施了一系列的数据治理实践。
这些实践为华为提供了高质量、可信度和安全性的数据支持，推动了业务的创新和增长。
华为的数据治理实践成果可为其他企业在数字化转型中提供借鉴和参考。