数据治理包括哪些内容？

　　一、数据治理概述

　　1、“WHAT” 什么是数据治理?

　　数据治理，是指提升数据的质量、安全、合规性，推动数据有效利用的过程，包含组织数据治理、行业数据治理、社会数据治理等。

　　2、“WHY” 为什么要做数据治理?

　　随着数据量的爆炸式增长、数据来源的日益多样化以及数据应用场景的不断拓展，数据质量参差不齐、数据安全隐患重重、数据孤岛林立等问题逐渐凸显，严重制约着企业对数据价值的挖掘和利用。

　　二、数据治理理论

　　1、“OBJECTIVE” 数据治理目标

　　数据治理的核心目标是以业务背景及用数需求为映射，确保数据在其整个生命周期中保持高质量、安全性、合规性和可用性，实现数据价值最大化，助力提升决策质量、增强业务效能。

　　2、“PRINCIPLE” 数据治理原则

　　数据治理的原则是指数据治理应嵌入到企业的业务流程中，确保数据管理与企业战略一致，通过明确职责、制定统一策略、合理配置资源、建立绩效评估体系，保障数据治理活动的合规性和有效性。

　　3、“FRAMEWORK” 数据治理框架

　　数据治理框架是指导数据治理实施的结构化模型，通常包括组织架构、标准体系、流程体系、技术体系和评价体系，完善的数据治理框架能够为企业提供了一个全面、系统的指导思路，并规范数据治理行为，提升数据治理效果。

　　4、“PROCESS” 数据开发流程

　　数据治理首先要明确相关业务背景及用数需求，从而明确数据口径和实施方案;之后将进入ETL过程，完成数据从数据源到目的端的汇聚、转换、清洗、汇总、抽取及发布;最后就是根据用数反馈和质量监测不断优化数据。

　　5、“STANDDARD” 数据管理标准

　　数据管理标准是指导组织在数据管理活动中遵循的一系列规范和准则，旨在确保数据的一致性、准确性和可操作性，目前重要的数据管理标准体系/模型有DAMA、DMM和DCMM等，它们在数据管理标准的制定和实施中发挥着关键作用。

　　三、数据治理方法

　　1、“QUALITY” 数据质量管理

　　数据质量管理是确保数据准确性和一致性的关键环节，包括数据清洗、数据验证、数据监控、数据审计，通过数据质量管理能够有效提升数据的可信度和可靠性。

　　2、“SECURITY” 数据安全治理

　　数据安全治理是指在数据治理过程中，采取一系列技术和管理措施来保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改和丢失。它包括数据加密、访问控制、数据脱敏、安全审计和合规性管理等，通过数据安全治理能够降低数据安全风险，保障企业数据资产的安全和合规使用。

　　3、“STANDARDIZATION” 数据标准化

　　数据标准化是指通过制定统一的规则和标准，将不同来源、格式和结构的数据转换为一致的形式，以便于存储、处理和分析，它涵盖了数据命名、数据类型、数据格式、数据单位等多个方面，数据标准化不仅提升了数据的质量和一致性，还促进了数据的共享和系统集成。

　　4、“INTEGRATION & SHARE” 数据集成与共享

　　数据集成与共享是指将来自不同数据源或不同系统的数据进行融合，形成统一的数据视图，以便于存储、处理和分析，这一过程通过数据抽取、转换和加载(ETL)等技术手段实现，旨在打破数据孤岛，促进数据在组织内部和外部的流通与共享。

　　5、“CYCLE” 数据生命周期管理

　　数据生命周期管理是指对数据从创建到销毁的整个过程进行系统的管理和控制，它涵盖了数据的创建、存储、使用、共享、归档和销毁等阶段，确保数据在每个阶段都得到适当的处理和保护。

　　6、“METADATA” 元数据管理

　　元数据管理是指对元数据的创建、采集、存储、整合、维护、应用和共享等过程进行系统的管理和控制，以确保元数据的质量、一致性、准确性和安全性。元数据管理是数据治理的核心组成部分，能够帮助企业更好的理解和管理数据资产。

　　7、“MASTERDATA” 主数据管理

　　主数据管理是指对企业的核心业务数据进行统一管理和维护，以确保其准确性、一致性和完整性，这些数据通常包括客户、产品、供应商和员工等关键信息。通过主数据管理助于消除数据冗余，提高数据处理效率，并促进跨部门和系统的数据共享。

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