大型企业数据架构设计总体规划方案：从现状到实施

大型企业数据架构设计总体规划方案：从现状到实施

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CSDN

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https://blog.csdn.net/weixin_44094929/article/details/144440710

随着企业数字化转型的深入，数据架构设计已成为企业信息化建设的核心环节。本文详细介绍了大型企业数据架构设计的总体规划方案，涵盖了数据架构设计的现状与挑战、设计目标、数据资源总体规划、基础数据管理、数据分析与数据应用、数据治理与管控等多个方面。

一、数据架构设计的现状与挑战

现状：数据架构与管理工作薄弱，缺乏统一数据模型、健全的数据分析应用体系和主数据管理体系，数据治理体系不完善。

挑战：数据分散、不一致，数据架构不规范，数据管控体系缺失，业务系统间数据整合困难。

二、数据架构设计目标

• 明确数据分布和流向，定义数据模型。
• 配套数据基础资源管理，规划数据分析服务管理。
• 完善数据治理体系，建立持续改进的数据架构体系。

三、数据资源总体规划

• 梳理企业级数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
• 界定数据资源优先级，规划数据资源应用方案。

四、基础数据管理

• 主数据管理：统一规划、统一标准、统一管理，建设主数据管理平台。
• 元数据管理：从技术元数据和业务元数据两大类入手，制定元数据管理制度和流程。

五、数据分析与数据应用

• 决策支持系统：梳理关键指标体系，构建科学完整的数据分析系统。
• 数据仓库与大数据平台：融合传统数据仓库和大数据仓库，支持数据分析与决策。

六、数据治理与管控

• 组织架构：构建联邦式数据管理组织，明确各层级职责。
• 考核评价：将数据管控考核评价纳入集团绩效考核方案。
• 治理流程：制定数据标准管理流程、数据质量管理流程和数据安全管理流程。

七、项目实施计划

• 基于业务价值和实施难度分类项目，确定实施顺序。
• 规划集团数据架构建设路线图及投资估算，确保信息化建设目标实现。

八、数据管理平台

• 统一数据管理系统：形成企业级统一的数据标准，提供统一的数据视图。
• 数据治理平台功能架构：包括标准管理、数据质量管理、元数据管理等功能模块。

九、数据管理制度与规范

逐步构建完整的数据管理制度和规范，涵盖数据创建、存储、加工、归档等全生命周期。

十、数据质量与安全

• 数据质量管理：通过数据质量稽核、绩效考核等方式，确保数据质量。
• 数据安全管理：制定数据安全授权策略和规范，保障数据安全。

十一、相关参考方案