企业数据治理总体框架、能力平台、三个核心体系、数据管控方案详解
企业数据治理总体框架、能力平台、三个核心体系、数据管控方案详解
随着数字化转型的深入，企业数据治理已成为提升数据价值、保障数据安全的关键环节。本文将为您详细介绍企业数据治理的总体框架、能力平台、核心体系和管控方案，帮助您构建完善的数据治理体系。
工业数据治理体系所涵盖的内容极为广泛且丰富多样。其中，数据战略作为引领方向，为整个治理体系提供了宏观的指导和规划。而数据治理管控体系则是一个庞大且精细的架构，它不仅包含数据治理组织的构建，还涵盖了一系列严谨的制度、科学合理的流程、有效的管控机制、全面的绩效体系以及规范的标准体系。数据架构犹如基石，为数据的有序存储和高效使用奠定基础。主数据、元数据、指标数据、时序数据等各类数据类型，分别在不同的业务场景和分析需求中发挥着关键作用。数据质量的保障是确保数据准确性和可靠性的关键环节，数据安全则为数据的存储和传输提供了坚实的防护屏障。数据集成与交换促进了数据的流通与整合，数据开放和共享则推动了数据价值的最大化释放。数据资产管理能力成熟度评估则用于衡量和提升数据管理的水平和效能。此外，数据价值的挖掘、数据的共享以及数据的变现等方面，也是工业数据治理体系中不可或缺的重要组成部分。
数据治理的管理者视图能够高度概括为“五域模型”，其具体细分为“管控域”“过程域”“治理域”“技术域”“价值域”。
管控域方面，在数据治理战略的有力引领下精心制定企业数据治理组织。这一过程需要清晰地明确组织内部的责、权、利关系，精准规划岗位编制，同时对岗位所需的技能要求进行详细界定。例如，在某些大型制造企业中，通过明确数据治理组织的权责，使得数据收集和分析工作更加高效，从而为生产决策提供了有力支持。
治理域作为数据治理的核心主体，其重要职责在于明确数据治理的具体对象以及精准的目标。例如，对于金融行业的数据治理，明确不同类型金融数据的治理重点和目标，有助于提升风险评估的准确性和业务决策的科学性。
技术域是数据治理的有力支撑手段，其所指向的工具平台发挥着关键作用。如今，随着技术的不断发展，先进的大数据分析工具和云计算平台为数据治理提供了强大的技术支持。
过程域本质上是数据治理的方法论，它为数据治理工作提供了一套系统、规范的操作流程和方法。从数据的采集、存储到分析、应用，每个环节都需要遵循科学的过程方法。
价值域是数据治理的终极目标，即通过对数据资产的严格管控深入挖掘其内在价值，并借助数据的合理流动、广泛共享以及合规交易，实现数据资产的有效变现。例如，一些电商企业通过对用户数据的深度挖掘和共享，实现了精准营销和业务的快速增长。
一、数据战略
数据治理五域模型：涵盖管控域、过程域、治理域、技术域与价值域，全方位囊括数据治理的诸般方面。 工业数据治理体系：牵涉数据战略、数据治理管控体系、数据架构、主数据、元数据、数据质量、数据安全等众多方面。
二、数据管控
数据战略：由数据治理组织内的决策层予以制定，明晰数据治理的方向与方针。 组织管理：构建适宜的数据治理组织，涵盖组织架构之设计、部门职责之界定、人员编制之规划等，以确保数据治理工作得以有效施行。 数据治理制度框架：划分为政策、制度、细则、手册这四个梯次，为数据治理工作提供依据，保障其具备可行性与可控性。 数据治理流程管理：囊括数据的生产、存储、处理、使用、共享、销毁这一全生命周期过程。 数据治理绩效体系：借助系统的方式评定与测量数据治理工作的成效，激发员工的积极性与责任心。
三个核心体系：数据标准化体系、数据质量框架体系、数据安全治理体系
数据标准体系：涵盖元数据标准、主数据标准、交易数据标准等内容，对数据标准的内容、程序以及方法予以规范。
数据质量体系：针对数据展开分析、监控、评估以及改进等工作，提升数据于组织内部的适用性。
数据安全体系：经由政策法规、技术层面以及安全组织人员这三个维度进行构建，保障数据在全生命周期中的安全。
3.1、数据标准化体系
数据标准一般分为元数据标准、主数据标准、交易数据标准、数据指标标准、数据分类标准、数据编码标准、数据集成标准等内容。数据标准管理是规范数据标准的内容、程序和方法的活动，分为标准制定、标准实施和控制、标准修订等。
3.2、数据质量框架体系
数据质量管理是对数据的分析、监控、评估和改进的过程。包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性，提高数据对业务和管理的满足度。重点关注数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升的实现能力。
3.3、数据安全治理体系
数据安全体系框架通过3个维度构建而成，包括政策法规、技术层面和安全组织人员。数据安全治理体系框架在符合政策法规及标准规范的同时，需要在技术上实现对数据的实时监管，并配合经过规范培训的安全组织人员，构成了数据安全治理整体架构的建设。
3.4、数据全部生命周期
数据安全治理能力建设并非单一产品或平台的构建，而是建设一个覆盖数据全部生命周期和使用场景的数据安全体系，需要从决策到技术，从制度到工具，从组织架构到安全技术通盘考虑。
四、平台工具
数据平台总体框架：搭建云数智一体化数据平台，实现五个打通（横向、纵向、内外、管理、服务），提升数据价值。
数据平台能力框架：包括采、聚、理、用、保五个维度，提供一站式数据规划、集成、开发、治理、服务、应用等产品。
数据治理工具集：涵盖数据架构工具、元数据管理工具、数据指标管理工具等，满足数据治理的多样化需求。
五、数据治理中的应用
人工智能技术应用：在数据采集、数据建模、元数据管理、主数据管理等领域深入应用人工智能技术，提升数据治理效率。