数据治理建设方案
2024-04-07 17:52:17 9 举报 使用 
AI智能生成
该数据治理建设方案旨在通过构建统一、标准化的数据管理体系，实现对企业内部数据的有效管理和利用。方案的核心内容包括：1）数据治理框架的搭建，涵盖数据采集、清洗、存储、分析、应用各环节；2）制定数据标准和规范，确保数据的准确性、完整性和一致性；3）加强数据安全保护，防范数据泄露和滥用风险；4）提升数据利用能力，通过数据分析为企业决策提供支持。文件类型为PDF，修饰语为“全面、系统、安全、高效”。
作者其他创作
大纲/内容
数据生命周期管理
数据安全
数据服务
数据质量
主数据管理
数据资产管理
数据标准
元数据管理
数据治理项目概况
数据平台背景
企业业务发展过程中的痛点
1)业务部门各自为政，数据孤岛变的越来越严重
2)业务线增多，单靠业务部门很难发现数据的价值
3)数据呈现指数级的增长，数据未变成资产反而成为企业的负担
4)无法全局了解企业的业务活动
5)业务之间有着活多或少的联系，需要数据整合分析
建设数据平台所带来的好处
数据归集，通过清晰加工处理，让数据具有分析的价值
日常业务数据的统计分析
通过实时数据处理进行一些风险的规避和监控
自助查询与分析
整合数据推荐给用户，大数据杀熟
数字化运营，通过用户画像，企业画像，标签更好的辅助业务的运营
中小企业数据平台架构
数据治理建设背景
数据治理是贯穿整个数据平台建设一套管理和实施方法论，需要企业高层战略层面支持，需要多部门的协作，需要一只专门的数据治理管理团队
数据平台发展过程中的痛点
随着业务的增长，数据开放工作的增加，数据平台处理的任务越来越多，模型也越来越多，开发人员自己都不知道有哪些业务，有哪些数据
随着人员的变动，产品的更换，数据分析师没法直观的取寻找自己需要的数据，存储在什么地方，由什么人员负责
指标越来越多，没有统一的标准
业务开发的一些标准，数据字典的一些标准，不能有效的监控和管理
定时处理任务的逐渐增多，不能有效的了解加工的内容是什么
服务器的资源，kafka主题等等也像一个黑盒子一样没法感知
数据对内外提供的服务也没法统一的管理
数据的血缘，数据内容的质量也没有统一的管理 等等等
建设数据治理平台的好处
形成数据地图，通过元数据全方位的了解企业的数据资源
建设统一的数据标准，稽核数据字典是否按照约定的规范来定义和存值
数据资源的分类分级，通过数据资产目录了解企业比较重要的数据资源
为今后的数据资产入表，估值，摊销打下基础
建设统一的服务接口，对内外提供服务，进行监控和管理
通过血缘，影响分析快速了解数据的来龙去脉已经受其影响的资源
数据质量的监控，通过制定一些检查规则，定时的分析数据的质量检查情况，并根据质量报告制定相关的优化措施
数据治理要实现的目标
共享，统一数据归集
治理，统一数据集成
共用，深度数据分析
共赢，全面应用支持
数据治理包含的功能模块
元数据管理
简介：元数据是描述数据的数据，它提供了关于数据的结构、内容、意义和上下文的信息。
元模型定义
元模型是描述抽象概念和实体之间关系的模型，它在数据管理和信息技术领域中用于描述数据模型中的通用概念，促进不同系统之间的互操作性和数据模型设计的标准化。
元数据目录
元数据目录是一个用于存储、管理和浏览组织中数据资产的中央化存储库或数据库。
元数据采集
元数据采集是指收集、提取和记录有关数据资产的元数据信息的过程。
元数据的管理
采集到的元数据信息需要存储在适当的平台或存储系统中，并进行管理和维护。这包括数据的索引、备份、权限管理、版本控制等操作，以确保元数据信息的完整性和可用性。
数据地图
数据地图是一个可视化工具，用于展示组织中数据资产的位置、关系和属性。
数据标准
简介：数据标准是指用于规范和定义数据管理和数据操作的一组规则、指导方针和最佳实践。
词根管理
在数据标准中，词根管理是指管理数据元素命名中使用的词根或术语的过程。这些词根通常是指代特定概念、实体或属性的单词或短语，它们在数据命名约定中被重复使用，以确保数据元素的一致性、可理解性和可维护性。
业务术语管理
在数据标准模块中，业务术语管理是指管理和维护组织内部使用的业务术语或专业术语的过程。这一模块的目标是确保在整个组织中，对于特定业务领域、流程或对象的名称和概念具有一致的理解和使用。
公共代码
公共代码管理是指管理和维护组织内部使用的公共代码或代码集合的过程。这些公共代码通常是用于标识、分类或描述数据的特定属性、状态或类别的代码值，它们可以帮助确保数据的一致性、可理解性和可比性。
基础标准
基础标准是指用于规范和定义数据管理和数据操作的基本规则和指导方针。这些基础标准通常是跨越整个组织的，用于确保数据在不同系统、部门和业务流程中的一致性和可理解性。
指标标准
指标标准是指用于定义和衡量数据质量、业务绩效或其他关键业务指标的标准或规范。这些指标标准用于量化和评估数据的各个方面，从而帮助组织监控和改进其数据管理和业务运营。
对标管理
对标管理是指将组织的数据管理实践与行业标准、最佳实践或内部标准进行比较和评估的过程。这一过程有助于组织了解其数据管理实践与标准之间的差距，识别改进的机会，并制定相应的改进计划。
标准稽核
标准稽核是指对组织内部的数据管理实践、数据处理过程以及数据资产的符合性进行审查和评估的过程。其目的是确保数据管理符合内部标准、行业标准或法规要求，并识别和解决可能存在的问题或风险。
标准文档管理
标准文档管理是指管理和维护组织内部使用的数据标准、政策、流程和指南等文档的过程。这些文档对于确保数据管理的一致性、规范性和可持续性至关重要。
数据资产管理
简介：管理数据资产的整个生命周期，包括数据的收集、存储、维护、分析和共享等方面。
数据资产概览
数据资产目录管理
数据资产管理
数据资产审核
数据集市
为组织内部的不同部门和用户提供一个统一的、易于访问和共享的数据资源库，以支持数据驱动的决策和业务创新。
数据安全
数据脱敏规则管理
数据安全的分类分级
数据加密管理
数据质量
质量规则的管理
质量检查集管理
质量检查的监控
质量检查结果
数据主动探查
数据服务
API定义和管理
API市场
API调用
API的监控和告警
API的申请
授权与安全
主数据管理
主数据管理
主数据分析
主数据标准
主数据质量
主数据API
数据生命周期管理
数据生命周期的监控
数据归档
数据销毁
技术人员准备
采用微服务建构，方便后期数据平台的业务扩展
java
spring核心
springboot
springcloud alibaba
mybaits
存储
mysql
nacos配置中心和定时服务quartz底层需要
neo4j
数据血缘
mongodb
元数据存储
elasticsearch
数据检索
redis
缓存
知识准备
数据开发的基本工作流程，相关技术的掌握，如hadoop体系，hive，数仓，flink，spark等
DAMA数据管理知识体系
熟悉数据治理相关模块的相关功能
组织准备
由企业高层牵头，组件数据治理平台工作小组，为平台的实施保驾护航，通常包含以下人员各业务产品负责人，业务技术主管，数据开发师，数据分析师，数据安全工程师，数据平台部门负责人，数据资产管理员等由企业内部自行约定，根据企业具体条件而定
总体设计
功能架构
技术架构
数据架构
网络架构
系统软硬件配置清单
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