企業數據治理實施過程
2.1 數據治理實施框架
數據治理體系是為了規范業務數據規范、數據標準、數據質量和數據安全中的各類管理任務活動而建立的組織、流程與工具。
通過一個常態化的數據治理組織，建立數據集中管理長效機制，規范數據管控流程，提升數據質量，促進數據標準一致，保障數據共享與使用安全，從而提高企業運營效率和管理水平。

2.2 數據治理組織架構

企業數據治理體系除了在技術方面的實施架構，還需要管理方面的組織架構支撐。
一般在數據治理建設初期，集團會先成立數據治理管理委員會。從上至下由決策層、管理層、執行層構成。決策層決策、管理層制定方案、執行層實施。層級管理、統一協調。
2.2.1 組織架構
1）決策層
提供數據標準管理的決策職能，通俗理解即拍板定方案。
2）管理層
審議數據標準管理相關制度

對跨部門難的數據標準管理爭議事項進行討論并決策

管理重大數據標準事項，提交信息科技管理委員會審議
3）執行層
業務部門：負責業務線數據標準的制定、修改、復審，推廣落實數據標準等

科技開發：承擔治理平臺、數據標準、數據質量等實施工作；系統設計和開發工作中遵循數據標準

科技運營：負責技術標準的制定和技術推廣

2.2.2 管理層職責
1）項目經理
確定項目目標、范圍和計劃

制定項目里程碑

管理跨項目協同
2）專家評審組
評審項目方案，確定方案的合理性
3）PMO
確保項目按計劃執行

管理項目重大風險

執行跨項目協同、溝通

組織項目關鍵評審
4）數據治理專項組
執行各項目的落地實施和運營推廣，推動執行層的實施數據治理技術落地和項目進展。

2.2.3 執行層職責
數據架構師、數據治理專家和業務專員形成數據治理"鐵三角"，緊密協作，推進數據治理與數據架構落地。

1）業務專員
業務專員作為業務部門數據治理的接口人，在標準、質量、應用等領域組織業務人員開展工作
定義數據規則

保障數據質量

提出數據需求
2）數據治理專家
數據治理專家作為數據治理組成員，負責設計數據架構，運營數據資產；牽頭組織業務、IT達成數據治理目標。
構建數據邏輯模型

監控數據質量

運營數據資產
3）數據架構師
數據架構師作為IT開發部門的專家，承擔數據標準落地、模型落地的重任，協助解決數據質量問題。
數據標準落地

邏輯模型落地

物理模型落地
2.3 數據治理平臺
在確定了技術實施方案和組織管理架構，下面需要進行數據治理體系的落地實施。
在大型企業中一般會開發一個完整的數據治理平臺，囊括所有數據治理功能，對外提供平臺服務。
1）核心功能
數據治理平臺作為數據治理的產品體系，旨在保障數據平臺的數據是安全、可靠的、標準的、有價值的。

數據資產管理：提供面向用戶的場景化搜素，提供全景數據資產地圖，方便快速查找資產和資產分析

數據標準管理：統一定制數據標準，提高包括字段、碼值、數據字典管理，保障業務數據和中臺數據的統一標準

數據質量監控：提供事前、事中、事后的數據質量體系，支持數據質量監控規則配置、告警管理等功能

數據安全：提供數據安全脫敏、安全分級和監控

數據建模中心：統一建模，提供業務系統建模和模型管理
2）元數據管理
元數據管理系統作為數據治理平臺的前端展示門戶，幫助實現對數據資產的快速檢索能力，提高數據使用有效性和效率。
通過建立完整且一致的元數據管理策略，提供集中、統一、規范的元數據信息訪問、查詢和調用功能。

3）數據質量
數據質量監控：支持所有用戶進行數據質量監控規則配置

規則阻斷：配置數據質量監控阻斷規則，數據質量出現差異可實時阻斷下游作業運行，屏蔽錯誤結果鏈路擴散。

告警：數據質量出現預設偏差，及時發出預警通知及時修復

4）數據標準
支持定制統一的數據標準平臺，包括字段標準管理，碼值標準管理以及字典管理，業務源數據和中臺數據統一標準。

5）數據安全
基于集團數據資產實現數據安全分級管理，自動識別安全信息；提供數據訪問安全行為監測，及時識別訪問風險。

2.4 數據治理評估
數據治理平臺開發完成并運行，需要對整體數據治理體系的效果進行驗證和評估。
“1）數據是否可以消除"臟、亂、差"的現象；2）數據資產是否最大價值化；3）所有數據的血緣是否完整可追溯……”
1）數據資產
通過構建數據資產管理體系，實現資產全覆蓋，并支持全局搜索和精準定位目標資產。
實現全局搜索，面向用戶提供場景化檢索服務

支持標簽、數據地圖、表名和字段名等多種檢索維度

支持進行數據地圖，源業務數據字典的結果篩選

比如支持PV/UV用戶搜索和資產展示，明確服務目標

2）數據標準
新舊數據標準沉淀，打通了數據建模工具、數據標準庫和詞根標準庫，落地數據標準和詞根。
實現數據標準庫100%拉通

智能識別數據標準和引用

客戶端同步更新數據標準、詞根

3）數據安全
保持事前制度建設、事中技術管控、事后監控審計的原則建立全流程數據安全管控體系。
基于以上數據安全管控體系，支持數據安全定級，構建靈活的數據安全共享流程。

4）數據質量
通過數據質量雷達圖，定期進行數據和任務質量打分，綜合考察數據質量效果。
數據完整性：查看數據項信息是否全面、完整無缺失

告警響應程度：日常管理、應急響應、降低影響；避免數據損毀和丟失

監控覆蓋程度：確保數據遵循統一的數據標準和規范要求

作業穩定性：監控作業穩定性，是否存在作業異常等問題

作業時效性：檢查任務對應的數據項信息獲取是否滿足預期要求