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数据分类管理框架及数据治理方法

企业的数字化转型，数据治理是关键，数据的分类管理又是

数据治理的核心。不同的企业或组织基于不同的目的，可以

从多个角度对数据进行分类，如结构化数据和非结构化数据、

内部数据和外部数据、原始数据和衍生数据、明细数据和汇

总数据等。

数据分类管理框架（基于特征分类）

●根据数据特性及治理方法的不同对数据进行了分类定义：内部数据和外部数据、结构化

数据和非结构化数据、元数据。其中，结构化数据又进一步划分为基础数据、主数据、

事务数据、报告数据、观测数据和规则数据。

不同分类的数据，其治理方法有所不同。如基础数据内容的变更通常

会对现有流程IT系统产生影响，因此基础数据的管理重点在于变

更管理和统一标准管控。

主数据的错误可能会导致成百上千的事务数据错误，因此主数据的管

理重点是确保同源多用、重点进行数据内容的校验等。

结构化数据管理（以统一语言为核心）

●结构化数据包括基础数据、主数据、事务数据、报告数据、观测数据、规则数据。结构

化数据的共同特点是以信息架构为基础，建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。

下面将重点介绍六类结构化数据的治理方法。

1.基础数据治理

基础数据用于对其他数据进行分类，在业界也称作参考数据。基础数据通常是静

态的（如币种），一般在业务事件发生之前就已经预先定义。它的可选值数量有

限，可以用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候，

通常需要对流程和IT系统进行分析和修改，以满足业务需求。因此，基础数据

的管理重点在于变更管理和统一标准管控。

2.主数据治理

主数据是参与业务事件的主体或资源，是具有高业务价值的、跨流程和

跨系统重复使用的数据。主数据与基础数据有一定的相似性，都是在业

务事件发生之前预先定义；但又与基础数据不同，主数据的取值不受限

于预先定义的数据范围，而且主数据的记录的增加和减少一般不会影响

流程和IT系统的变化。

但是，主数据的错误可能导致成百上千的事务数据错误，因此主数据最

重要的管理要求是确保同源多用和重点进行数据内容的校验。

主数据范围包括客户、产品、供应商、组织、人员主题，每个主数据都

有相应的架构、流程及管控组织来负责管理。

鉴于主数据管理的重要性，对于每个重要的主数据，都会发布相应的管

理规范，数据管家依据数据质量标准定期进行数据质量的度量与改进。

同时，对于主数据的集成消费按照管理框架进行管理。

•数据消费层：数据消费层包括所有消费数据的IT产品团队，负责提出数

据集成需求和集成接口实施。

•主数据服务实施层：负责主数据集成解决方案的落地，包括数据服务的

IT实施和数据服务的配置管理。

•主数据服务设计层：为需要集成主数据的IT产品团队提供咨询和方案服

务，负责受理主数据集成需求，制定主数据集成解决方案，维护主数据的

通用数据模型。

•管控层：管控层由信息架构专家组担任，负责主数据规则的制定与发布，

以及主数据集成争议或例外的决策。

3.事务数据治理

事务数据在业务和流程中产生，是业务事件的记录，其本身就是业务运作的一部分。事务

数据是具有较强时效性的一次性业务事件，通常在事件结束后不再更新。

事务数据会调用主数据和基础数据。以客户框架合同为例，核心属性有32个，其中调用基

础数据和主数据24个，占75%；客户框架合同本身特有的属性8个，占25%。同时，框架合

同也引用了机会点的编码和投标项目的编码等事务数据的信息。

因此，事务数据的治理重点就是管理好事务数据对主数据和基础数据的调用，以及事务数

据之间的关联关系，确保上下游信息传递顺畅。在事务数据的信息架构中需明确哪些属性

是引用其他业务对象的，哪些是其自身特有的。对于引用的基础数据和主数据，要尽可能

调用而不是重新创建。

4.报告数据治理

报告数据是指对数据进行处理加工后，用作业务决策依据的数据。它用于支持

报告和报表的生成。

用于报告和报表的数据可以分为如下几种。

•用于报表项数据生成的事实表、指标数据、维度。

•用于报表项统计和计算的统计函数、趋势函数及报告规则。

•用于报表和报告展示的序列关系数据。

•用于报表项描述的主数据、基础数据、事务数据、观测数据。

•用于对报告进行补充说明的非结构化数据。

1）事实表：从业务活动或者事件中提炼出来的性