数据治理完整指南.pdf

一、数据治理体系 数据治理体系内容从两个维度来看： 1)数据治理难点痛点：数据脉络不清晰、数据汇聚能力不足、数据管控能力薄弱、数据治理体系不完善、 开放形式不完善。 2)数据治理5个核心：理、聚、管、治、用。 数据分散孤立 数据脉络不清晰 数据跨层交叉 数据体系不全 缺少数据汇聚机制 数据汇聚能力不足 数据汇聚时效性不高 缺乏多源异构汇聚能力 缺乏数据统一标准 数据质量参差不齐 数据治理难点痛点 数据管控能力薄弱 数据口径不齐 安全权限管理分散 数据开发和标准脱书 治理体系不完善 数据开发过程不透明 缺乏全流程可视化管理工具 缺少统一数据资产视图 数据治理体系 开放形式不完善 数据开放形式单一 数据价值难以评估 文本 理 梳理组织管核的数据，形成数据脉络 聚 构建全面的数据汇聚机制 管 通过标准管理、元数据管理、质量管理 数据治理五个核心 治 实现数据的清洗、分类转换、关联、质检、入库等 数据治理最终价值体现，通过数据的共享开发、分·公司的明化是各场 用 景提升数据价值 数据治理体系主要包含内容有数据标准、元数据、数据建模、数据集成、数据生命周期、数据质量、数据 开放、数据安全及数据应用。 关键点 业务价值 组织架构和制度 数据 技术 数据标准 元数据 数据建模 数据治理体系 数据治理组织架构与制度流程 数据集成 数据生命周期 数据质量 数据开放 数据安全 数据应用 松子聊数据 可参考：详解数据治理九大核心领域，以银行业为例 二、元数据 2.1、元数据解决的问题 有什么数据-数据是什么-来自何处-如何流转-谁可以访问 其本质也是一种数据，,开展元数据管理工作是开展数据资产管理的基础。 2.2、元数据分类 业务元数据：描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据；包括业务术语、信息分类、指标、 统计口径等。 (从业务角度描述的) 技术元数据：描述数据系统中技术领域相关的概念、关系和规则的数据；包括数据平台内对象和数据结