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dama数据治理方法论

【必威体育精装版版5篇】

《dama数据治理方法论》篇1

DMA数据治理方法论是一种以业务场景为核心，以数据资产为

对象，以数据治理为手段，以业务价值为目标的一种数据治理方法论。

它包括以下几个核心步骤：

1.场景分析：分析具体业务场景，明确治理目标、原则、边界，

确定数据要素、质量特征和可信度要求。

2.数据分解：依据数据流动和交换关系，梳理主要数据流程，

绘制数据流程图。确定流程中涉及的各个数据实体，建立实体档案。

3.数据定义：确定各数据实体间的逻辑关系，明确数据定义和

命名规则。

4.数据质量定义：依据业务需求，建立数据质量标准和要求。

5.数据资产分类：依据数据重要性和使用频率，将数据资产分

为战略级、关键级、支持级三个等级。

6.数据映射关系定义：建立数据资产与组织、人员、系统、部

门等之间的映射关系。

7.数据质量检查规则定义：建立数据质量检查规则，包括检查

项、检查规则、检查频率等。

8.治理实施：依据治理方案和计划，开展数据采集、处理、传

输、存储、处理、交换等环节的数据治理工作。

9.治理评估：定期对数据治理工作进行评估，确保数据质量、

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数据安全、数据合规等符合要求。

《dama数据治理方法论》篇2

DMA数据治理方法论是一种以业务场景为核心，以数据资产为

对象，以数据治理为手段，以业务价值为目标的一种数据治理方法论。

它覆盖了从业务场景出发，识别和制定数据治理目标，再到开展

有针对性的数据治理工作，以及形成一个可运营、可扩展的数据资产，

最后形成业务价值驱动的数据治理闭环。

《dama数据治理方法论》篇3

DMA数据治理方法论是一种以业务场景为核心，以数据资产为

对象，以数据治理为手段，以业务价值为目标的一种数据治理方法论。

它包括以下几个核心环节：

1.识别业务场景：明确业务场景，即明确数据治理的目标和场

景。

2.识别数据资产：明确数据资产，即明确数据治理的对象和范

围。

3.制定数据治理策略：明确数据治理策略，即明确数据治理的

方法和手段。

4.实施数据治理：执行数据治理策略，即实现数据治理的具体

操作。

5.监控评估：监控数据治理的执行情况，并进行评估和优化。

《dama数据治理方法论》篇4

DMA数据治理方法论是一种以业务场景为核心，以数据资产为

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对象，以数据治理为手段，以业务价值为目标的一种数据治理方法论。

它包括以下几个核心环节：

1.识别业务场景：明确业务场景，即明确数据治理的目标和场

景。

2.识别数据资产：明确数据资产，即明确数据治理的对象和范

围。

3.制定数据治理策略：明确数据治理策略，即明确数据治理的

方法和手段。

4.实施数据治理：实施数据治理，即通过数据治理手段实现业

务场景目标。

5.评估数据治理效果：评估数据治理效果，即对数据治理结果

进行评估和反馈。

《dama数据治理方法论》篇5

DMA数据治理方法论是一种以业务场景为核心，以数据资产为

对象，以数据治理为手段，以业务价值为目标的一种数据治理方法论。

它主要包括以下几个步骤：

1.明确数据治理的目标和范围：明确数据治理的目标和范围，

确定数据治理的范围和目标，包括数据质量、数据安全、数据合规等

方面的要求。

2.建立数据模型：建立数据模型，包括数据模型的设计、建立、

测试、上线等步骤，确保数据的完整性和准确性。

3.制定数据标准：制定数据标准，包括数据格式、数据质量、

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数据安全等方面的标准，确保数据的规范化和标准化。

4.建立数据安全体系：建立数据安全体系，包括数据加密、权

限控制、备份恢复等方面的措施，确保数据的安全性和必威体育官网网址性。

5.建立数据质量