202307更新-企业大数据治理平台建设与应用实施技术方案.pptx

企业大数据治理平台建设与应用实施技术方案

数据管理中普遍存在的问题（1）业务系统之间缺少统一标准缺少标准数据多样化缺少数据标准，对表字段的命名随意性强，定义混乱-同一英文字段名对应多个中文名，反之也存在着中文的一对多-同一业务元素对应多种数据类型和长度系统之间数据变更对应的影响分析困难影响分析困难--历史数据庞大复杂，表关系不清晰-表结构变更、系统改造时，对应造成的影响难于甚至无法评估-已然形成大量数据，系统悠久，找不到接口人，针对其应用困难数据质量差，错误发现不及时数据质量差-数据质量低下，统计不准确，许多预期需求无法实现、造成决策失误-数据错误的发现不及时-数据处理过程中的问题未及时纠正，导致更多的后续错误数据表和模型繁多，价值未最大释放数据价值低

数据管理中普遍存在的问题（2）业务系统之间数据资产分散，共享性差资产共享差-DB、数据模型、应用程序、数据标准、数据质量等信息分散-企业数据资产无法集中管理和展现，共享性差。。数据安全得不到保障安全无保障-数据权限划分不清-敏感数据得不到监控-账号和权限无法追踪-非正常的访问行为无法捕捉管理体系不完善，已有标准落实差管理差、落实差-标准管理体系不完善-管理角色分工不清晰-标准管理系统不完善，标准管理软件易用性差，落实效果差-出了问题再补漏，数据管理部门和生产部门相互推脱责任

数据治理的价值高质量的数据有助于减低IT建设及运维成本，对企业的系统安全稳定运行及其重要高效运营风险管理严密的数据安全制机，可以降低企业数据风险通过数据治理，及时发现、解决及监控数据问题，从根本上改善和解决系统的数据问题，保证数据的可用性、数据质量等解决数据质量问题管理创新价值业务流程和资源配置的优化，可以提高业务管理能力流程管控规范和共享数据治理能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值大多数企业中数据治理的各模块都是独立地执行其功能，通过数据治理可以将数据管理各环节打通，实现完整的数据管控流程

数据治理框架数据战略

数据治理以元数据为基础，所有模块并不是串连，每个模块都可以单独或与其他模块组合使用。数据共享主数据数据交换数据资产数据质量数据生命周期数据安全公司为客户提供解决方案，该方案可在本地或云上使用。数据处理数据标准元数据

数据治理产品功能图

数据治理角色流程图

实施过程图确定治理的目的和目标问题整理归类获取高层支持调研企业数据问题制定实施计划（方法）梳理业务系统，理解数据治理委员（任命成员，分配职责）建立元数据会数据质量（标准、模型、质量、数据处理）主数据治数据安全治理数据生命周期治理提升理展示治理成果治理成效评估

元数据价值主张：理清数据字典，了解数据来龙去脉特点：丰富的采集适配器、智能识别关系、丰富的元数据分析和检核主要功能采集模板配置元模型管理元数据采集元数据查询元数据检查元数据分析变更订阅数据地图面向对象：数据治理人员

元数据数据源表/视图元数据管理按数据类型统计接口血缘分析excel技术属性按录入方式统计业务属性字段长度字段精度字段类型……影响分析部门数据类型原始库按更新频率统计表名/接口名录入方式更新方法更新频率负责人表全链分析按更新方法统计治理库关系数据地图表具体应用……组合关系依赖关系按负责人及负责业务统计融合表

数据治理实施步骤建议——元数据发布分析元数据采集元数据入库审元数据信息核补充?配置采集源?生成定版元数据?数据地图?设置采集任务?专人审核?属性维护?组件关系?依赖关系???影响分析血缘分析全链分析?通过审核即为最新元数据

元数据

元数据

元数据

数据标准价值主张：建立规范的数据标准，消除跨系统的非一致性特点：全过程覆盖主要功能设计数据标准标准审批发布标准落地映射标准落地评估标准文档管理标准监控面向对象：数据治理人员、业务人员

数据标准分类技术数据业务数据操作、控制、日志、技术参数类数据由业务系统直接产生的原始业务数据，如：企业基本信息、质量检查不合格信息等合标数据分类侧重技术，不在数据架构中数据架构规划根据概念数据模型确定的信息分类，仅针对基础数据进行分布设计指标数据由基础数据经过算法加工后得到派生数据由算法产生，变化频度大，不在数据架构中24

数据标准范围确定010203040506共享性高、使用频率高的字段需入标监管报送或发文涉及到的业务信息需入标结合数据使用情况，对于关键数据的字段尽量入标数据应用有使用需求的字段需入标与系统人员沟通其系统内重要信息来辅助入标判断考虑到后期标准信息在模型工具上使用需要一定的覆盖度，迭代新增入标字段

数据标准基本流程标准规划标准调研标准设计实施映射标准执行维护增强数据标准工作的基本流程数据标准工作主要包括制定、