数据治理方案.pptx

数据治理方案

目录CONTENTS引言数据治理方法数据质量8个衡量标准数据治理流程

PART引言01

数据治理是组织内一套系统的管理行为，涵盖数据使用各方面，旨在通过制定和实施政策与流程，确保数据质量与价值得到最大化利用。数据治理全览数据治理作为企业数据治理部门的核心职责，通过推行一系列商业应用和技术管理措施，构建起企业内部数据使用的高效框架和坚实基础。数据智治基石数据治理的定义

数据治理的目的强化风险管理，降低因数据质量问题导致的决策失误与业务风险，确保数据驱动的管理与决策过程更加稳健可靠。数据治理降风险确保数据收集、存储、处理及分享过程符合相关法律法规要求，避免合规性风险，维护企业法律安全与良好信誉。推动企业数字化转型进程，构建基于数据的高效运营体系，让数据成为企业核心竞争力的重要驱动力。数据治理促合规优化数据管理，提升数据质量，为业务决策提供坚实的数据支撑，增强数据的洞察力和前瞻性，助力企业实现战略目标。数据治理提价据治理促转型

智用数据驱动运用先进工具与技术，如大数据处理平台、AI算法等，充分挖掘数据价值，赋能业务创新，实现数据智能化管理。理采存管用数据治理涵盖资源梳理、采集清洗、存储管理、日常监管及高效使用，形成闭环体系，确保数据全生命周期管理。ETL工具应用利用ETL技术（Extraction,Transformation,Loading）深度整合与清洗数据，为数据分析与决策奠定坚实基础。数据治理的方法

PART数据治理方法02

业务视角澄清环境涵盖组织机构、业务事项、信息系统及数据库、网页、文件和API接口等形式的数据项资源，确保数据资源的全面性和准确性。分门别类编制清单数据项资源清单数据治理的初步成果，详细列出了组织各项数据资源的名称、类型、来源、用途及存储方式等信息，为后续的数据管理提供指导。数据治理首个步骤是从业务视角出发，全面厘清组织的数据资源环境，明确数据资源的种类与分布，为数据管理奠定坚实基础。数据资源梳理

数据分类数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据，基础数据为核心实体数据，业务主题数据为某业务主题相关数据，分析数据为综合分析结果数据。基础库主题库建设数据存储设计基础库和主题库建设基于业务理解，遵循易存储、管理、使用原则，抽象数据存储结构，设计数据库表结构，确保数据有序存储与高效管理。数据采集流程根据数据资源清单，设计数据采集清洗流程，确保数据准确性、完整性和一致性，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中，支持业务决策分析。

元数据管理元数据管理涵盖基础库与主题库中数据项属性的精细管理，确保业务人员能够清晰理解数据含义，是数据共享、交换和商业智能的基础。元数据独立性元数据管理独立进行，专注于核心数据资产的数据项属性管理，而数据资源清单则全面覆盖各类数据来源的数据项管理，两者相辅相成。元数据管理

当业务场景中使用数据时发生错误，数据治理团队需要迅速定位数据来源并修复错误。为确保高效响应，需明确数据间的血缘关系。血缘关系定位数据资源目录自动化生成，基于业务场景和行业规范，利用元数据和基础库主题实现。它简化数据共享流程，提升数据使用效率。数据资源目录血缘追踪

数据质量多维度数据价值发掘依赖于高质量数据，需多维度分析数据质量，包括偏移量、非空、值域、规范性、重复性、关联关系、离群值及波动检查等。数据质量模型设计质量管理设计优秀的数据质量模型需要深刻业务理解，技术上推荐大数据相关技术保障检测性能，减少对业务系统的影响，如Hadoop,MapReduce,HBase等。0102

商业智能BI产品应用MicrosoftPowerBI,QlikView,Tableau及帆软等知名品牌，凭借各自的技术优势，为用户提供强大的数据分析与报表生成能力，助力企业数据治理。数据治理的目的数据治理旨在促进数据的有效使用，面对多变的数据使用场景和需求，采用商业智能（BI）类产品是快速获取并分析所需数据的有效方式。

数据共享方式数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式分为库表、文件和API接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过ETL工具实现。API接口共享API接口共享方式推荐，保留中心数据仓库所有权，通过API接口转移使用权。API网关实现自动化接口生成、审核等功能，支持多用户隔离、统计、审计等高级功能。数据共享交换

PART数据质量8个衡量标准03

提升准确性方法提升数据准确性需从源头抓起，强化数据采集、清洗与验证环节，运用先进技术减少误差，确保数据真实反映情况，为决策提供可靠依据。准确性描述数据采集值或观测值与真实值之间的接近程度，即误差值。误差越大，准确度越低。确保数据准确是数据治理的核心目标。影响准确性因素数据准确性受多种因素影响，包括测量工具精度、环境