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数据治理 过程工具及方法列举 数据治理组织模式 从分散到集中 模 式 内 容 各职能部门、分支机构自信组建数据团队负责本业务领域、本单位的数据治理工作 成立数据归口管理部门，各业务部门数据团队仍然归属业务部门，但同时报告给归口管理部门，组成虚拟的企业级数据治理专业团队 成立统一的企业级数据治理团队，采用面向业务部门、分支机构派驻团队的模式，构建与业务部门的合作关系，业务单元保留少量专家资源 成立企业集中的企业数据治理团队，从各业务部门，分支机构抽调数据治理相关人员，全部整合到集中后的专职的数据部门中，统一管理 特 点 数据治理工作最大限度满足本单位实际需求 兼顾数据治理的统筹管理和业务自主性 统一的规划设计、财务预算和绩效考核 专业资源的高校利用 全面掌控各业务部门实际的数据治理工作进展 由于数据治理的统筹推进 最大限度地共享和使用专业人力与技术资源 集中力量解决影响面广的重要问题 挑 战 跨专业，跨单位数据问题难以解决 没有跨部门数据信息整合、质量与管理机制 对归口部门的专业能力，组织能力，协调能力和管理能力要求较高 对人力资源的需求较高 企业组织机制需要调整转型 业务部门的自主性和参与度较低 末端需求响应速度的下降 业务部门和分支机构几乎置身事外 企业组织机制的变更 分散模式 归口模式 半集中模式 集中模式 数据治理流程设计 定义 发现 实施 业务背景 数据标准 数据分级 数据关系 树立治理方针 关键性能指标 定义 数据发现 数据检查 数据问题清单 数据处理清单 CRUD分析 问题初步定位 发现 治理效果评价 主动监测 反向数据审查 常态化管控 理数据积累 衡量与监测 制定提升方案 技术工具建设 自动化提升 人工数据治理 执行工作流程 业务/IT协同 实施 数据治理 衡量与监测
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