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数据治理核心要素

数据治理是作用于数据全生命周期的机制，即数据的规划定义、设计实现、产生采集、存储、传输、使用、归档和销亡的全生命链，是数据治理

作用的对象，数据治理的各项内容应贯穿于这一生命周期全过程。

数据治理内容之数据标准管理

统一数据的业务定义、技术规格和管理属性，并在信息系统中予以有效落实，实现数据的全面共享

和高效交互。

如下图所示：

数据治理内容之数据质量管理

数据质量管理是通过闭环管理机制，确保企业内的数据满足提供方、使用方和管理方等多方的需要，

包括数据一致、准确、完整、及时等。有效的数据质量闭环管理机制能够及时地发现和解决数据质量问

题，持续提升整体数据质量水平。

数据治理内容之元数据管理

数据治理的核心就是元数据。元数据管理主要是为数据资源提供全面的指导，它可为各种形态的数字化信息单元

和资源集合提供规范、普遍的描述方法和检索工具。通过元数据管理，可以加强企业对业务术语的统一理解；利用元

数据管理，企业可以建立数据的统一视图，了解数据在企业业务流程和系统中的流转。

数据治理内容之主数据管理

主数据是指在企业范围内具有较高业务价值的、被多个业务部门及信息系统共享使用的核心业务数据，比如描

述客户、产品的核心数据。主数据管理的目标是在企业范围内建立核心业务单一、权威、准确的数据来源。

主数据是承载业务信息的对象，是核心业务实体的数据，其范围的确定应充分考虑数据的业务重要性和共享性，

同时兼顾数据稳定性及数据收集来源的可靠性，将跨系统、变化频率相对稳定的数据纳入到主数据范围，其核心的

判定基本原则如下：

原则原则描述

重要业务和管理决策所需的数据，如反映对公客户的企业规模、行业分类、产品

业务重要性原则

分类的信息

国家监管规定和法律法规提出明确的采集规范和保存要求，如反洗钱法对客户信

监管和法律要求原则

息的要求

唯一识别原则该数据项用于唯一识别一个客户或者一个产品之类的内容。

高度共享原则有多个系统存在该数据项或者在多个业务场景中使用该数据项

取值稳定原则该数据项一旦赋值后，该取值不易发生变化

数据治理内容之数据架构管理

数据架构是通过在宏观层面明确与数据相关的架构组件的结构化部署，实现数据的有效的分配、部署、使用和

有效共享，保证数据在各系统之间的一致性、有效性、完整性、安全性。如下图示例，

数据治理内容之数据模型管理

数据模型是根据一定的规则，对业务概念或信息系统数据进行逻辑化的、一致的表现。分别在业务和技术两方面达到对数据模

型的统一，即同样的数据模型的属性在不同的业务功能中，有一致的语言；技术数据属性在不同的应用系统数据模型中，有一致的

语言。数据模型包括概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

数据模型是业务流转的重要载体和枢纽，也是企业数据架构中的核心。“数据模型”可以有效地关联业务、技术、流程、系统

等多方面，形成企业内的沟通桥梁。所有部门、所有系统都采用统一的数据模型建设语言对话和沟通，将会极大的提高信息使用的

效率和效益。

数据治理内容之数据生命周期管理

数据生命周期管理是从法律法规、业务需求等方面分析数据的产生、存储、传输、使用、备份、归档、删除等

各阶段的生命周期管理的内在需求，设计和明确新疆农信社数据生命周期管理体系，包括相关指导原则、规范建议。

如下图示例，

数据治理内容之数据安全管理

数据安全是指定义、实现和维护数据的机密性、完整性、可用性、可核查性、真实性和可靠性的各个方面。数据

安全管理是通过采用管理和技术手段，确保企业数据不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改或泄密。如下图示

例，

数据治理平台的子系统交互关系

数据治理“三步走