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数据治理体系.docx

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数据治理体系

目录

一、数据治理建设背景 二、数据治理体系

三、能力域管理知识

四、数据中台建设方法论五、数据治理实施案例

1.1、数据治理的大背景

1.1、数据治理的大背景

大数据成为国家战略:2016年,“十三五”规划首次提出“实施国家大数据战略”。2017年,习近平在中央政治局会议上提出“实施国家大数据战略,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国”。

数据成为关键生产要素:十九届四中全会首次公开提出“数据可作为生产要素按贡献参与分配”,提出加快培育发展数据要素市场。

数据治理是数字化转型的基础:2020年8月19号国务院国资委颁布了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,将构建数据治理体系作为夯实数字化转型基础的重要内容之一。

1.3

1.3、数据治理为数字化转型提供基础支撑

数据治理为数据驱动的数据化转型,提供基础保障

数据治理为数据驱动的数据化转型,提供基础保障

催生发展新动能,助力建设清洁能源供应商和世界一流企业

催生发展新动能,助力建设清洁能源供应商和世界一流企业

“X

“X X ”战略

数据驱动基础支撑数据保障

数据

驱动

基础

支撑

数据

保障

数据基础

数据治理体系通过组织、制度、流程、能力的建设,打通数据管理与业务管理和技术管理的协同机制,为数据价值的发挥提供基础保障。

通过数据治理让数据真正成为资产,在作为数据底座的数据湖中,为各级用户提供随需共享和智能数据服务,成为释放数据价值的引擎。

数据应用

赋能理及业务分析的数据应用,覆盖全价值链,

满足业务需求,创造业务价值。

目录

一、数据治理建设背景

二、数据治理体系 三、能力域管理知识

四、数据中台建设方法论五、数据治理实施案例

2.1、数据治理的定义及理论体系

2.1、数据治理的定义及理论体系

数据管理:是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、

交付和提高数据和信息资产的价值。

2003…20092003

2009

2017

2018

2019

DGI数据治理框架 02.DMBOK体系 03.《数据资产管理实践白皮书》 04.DCMM体系

DataGovernanceInstitute ? DataManagementAssociation ?工信部下属中国信息通信研究院 ?全国信息技术标准化

数据治理研究所 国际数据管理协会 云计算与大数据研究所 技术委员会

2.2、业界数据管理体系-DMBOK

2.2、业界数据管理体系-DMBOK

数据管理知识体系(DataManagementBodyofKnowledge,简称DMBOK)是国际数据管理协会(DAMA)提出的数据管理体系框架,集业界数百位专家的经验于一体,是目前数据管理领域相对较为全面的国际理论体系。

数据管理知识体系(DataManagementBodyofKnowledge,简称DMBOK)是国际数据管理协会(DAMA)提出的数据管理体系框架,集业界数百位专家的经验于一体,是目前数据管理领域相对较为全面的国际理论体系。

该理论框架定义了

该理论框架定义了11个主要数据管理职能,并通过7个环境元素对每个职能进行描述,

力图在数据管理职能的通常应用方面建立共识,为常用数据管理职能、交付结果、角色和其它术语提供标准定义。

DMBOK十一大数据管理职能DMBOK七个环境元素

3 缺少数据标准建设,国内企业普遍反映导致数据质量的重要原因之一是缺乏数据标准,并将数据标准作为治理的一项重要工作,但DMBOK并未对数据标准管理给以足够关注和相应的管理建议。倡导在数据全生命周期过程中落实管理措施:

3 缺少数据标准建设,国内企业普遍反映导致数据质量的重要原因之一是缺乏数据标准,并将数据标准作为治理的一项重要工作,但DMBOK并未对数据标准管理给以足够关注和相应的管理建议。

倡导在数据全生命周期过程中落实管理措施:DMBOK提出数据全生命周期概念,同时强调数据质量管

4 理应与数据加工和操作相结合,特别的是对数据生命周期的起始概念也延展至从生产系统建设的数据库设计开始

明确保障工作良运行的环境要素:DMBOK提出7大环境要素,包括:目标和原则、过程、角色和职责、交付、工具、实践和方法、组织和文化,非常具有实践指导意义

3

2 缺少数据运营管理,关注对数据分析应用建设的方法,但对数据运营等代表数据资产化管理要求的内容并未体现。

高度重视数据战略和组织架构:提出所有数据资产管理工作都应以达成数据战略为目标,并接受指

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