【数据治理】引导您制定有效数据治理计划的 7 个步骤

内部数据治理：第 3 部分 |数据治理的 7 个步骤 在本系列的第一部分中，我们定义了数据治理并研究了导致大规模清理项目的失误。 在第二部分中，我们检查了常见的数据治理模型，并回顾了哪些模型最适合不同类型的组织。在这篇文章中，我们将介绍数据治理的七个关键步骤。 即使您了解数据治理的主题，知道从哪里开始仍然是一个挑战。 这些步骤将帮助您走上通往有效数据治理框架的正确道路： 1. 建立数据治理组织 第一步是评估各种数据治理模型并选择最适合您组织的模型。数据治理组织的角色因一种模式而异。 识别战略主数据对象 数据治理无疑有助于提高数据的一致性，并使其与系统设计保持同步。但是，管理所维护的每条数据并不是一个好主意。必须识别需要治理的数据对象。 SAP MDG、Itelligence it.mds 和 SAP Information Steward，所有这些都内置了自动化各种治理流程和确保合规性的功能。 7.

观点 | 数据治理与数据安全治理思考

数据治理  数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。 从这8个能力域来看与数据治理需要的工具类似，因此我们在某一个层面上，可以DCMM为标准来进行数据治理的工作开展，或者认同DCMM作为现阶段数据治理的指导，不必深究数据治理与数据管理的差异化。 （数据安全复合治理与时间白皮书）  不同之处  →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。 而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据 在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。

数据治理（二）：数据治理功能方面

数据治理功能方面图片        数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、 六、数据资产管理        数据资产管理就是汇总、存储所有参与数据治理平台的各个系统的数据资产，确保数据资产的一致性和完整性，让管理者可以一目了然的了解到所有资产，提供决策依据，提升数据资产的价值。 ，不仅给客户带来损失，也会给银行带来不利的声誉影响，因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的。 以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。 实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提高数据的透明度，降低使用数据的成本，提高运营效率，数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响数据应用的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观

【数据治理】什么是数据治理模型？

了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。 拥有如此大量的数据，组织需要以更结构化和更安全的方式管理他们的数据。这提出了对数据治理的需求。 什么是数据治理模型？ 数据治理模型是一个框架，它概述了数据创建、数据存储和维护以及数据处置的流程和系统。不是每个组织都使用单一的数据治理模型，而是有几种类型的数据治理模型。模型因创建和使用数据的人员而异。 具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中，有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略，各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。 数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构，而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。

【译文】数据治理与BI治理

几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。 毕竟，如果给用户的交付物不一致，或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据，那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢？ 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。 BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。 组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策，来促进数据的正确使用。 典型的情况，是应用ETL流程从数据库中抽取元数据，整合到数据治理工具中，并在其中添加额外的治理信息，然后利用一些BI工具将其可视化。

数据治理（一）：为什么要数据治理

为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。 要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。 图片那么什么是数据治理？由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。 数据治理（Data Governance）指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。 数据治理是一种数据管理的概念，能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力，其最终目标是提升数据的价值。

详解数据治理相关的7个术语和名词

导读：本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然，与数据治理相关的概念非常多，以下仅罗列几个常见的。 作者：用友平台与数据智能团队 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 01 数据元 1. 应用举例 元数据是业界公认的数据治理中的核心要素，做好元数据管理，能够更容易地对数据进行检索、定位、管理和评估。 为了提升数据仓库的数据质量，确保数据分析的准确性，数据仓库的建设需要实施数据治理的策略。很多企业的数据治理项目实施的动因都是解决数据仓库中的数据质量问题，以便获得更准确的分析决策。 数据湖的出现给数据治理带来了一定的挑战。数据湖将数据全部集中存储，那数据治理是在“湖中”治理还是在“湖外”治理，这是个需要企业研究和探索的问题。 石秀峰，用友集团数据治理专家、中国电子商会数据资源服务创新专业委员会受聘专家、数据质量管理智库（DQPro）受聘专家。深耕数据领域十余年，曾主导过多家大型集团的数据治理、数据集成等项目的咨询和落地。

所谓数据治理

可以说在业界，大家都为如何做好数据治理而感到困惑。 笔者涉猎大数据治理领域有6年多的时间，负责过政府、军工、航空、大中型制造企业的数据治理项目。 在摸清家底的基础上，由专业的数据治理团队帮助客户设计切实可行的数据治理路线图，双方取得一致的基础上，按照路线图来执行数据治理工作。 一方面治理推广工作没人做，流程能否坚持执行得不到保障。另一方面没有相关的数据治理培训，导致大家对数据治理的工作不重视，认为与我无关，从而导致整个数据治理项目注定会失败。 在激烈的市场竞争下，大数据厂商提出来数据治理的各种理念，有的提出覆盖数据全生命周期的数据治理，有的提出以用户为中心的自服务化数据治理，有的提出减少人工干预、节省成本的基于人工智能的自动化数据治理，在面对这些概念的时候 基于上面的论述，作者认为，数据资产管理就是传统的数据治理的升级版，可以认为是数据治理2.0。数据资产管理与数据治理之间的关系可以用下图来表示。 ? 在本文中，不再另外阐述数据治理的内容。

大数据治理

另一方面，政府可以借助大数据治理提升公共服务水平和社会治理能力，实现更加智能化、精细化的管理。此外，大数据治理还有助于加强数据安全保护，维护个人隐私和国家安全。 第三章 大数据治理的关键技术与挑战 3.1 大数据治理技术概览 在大数据的时代背景下，数据的治理显得尤为重要。 第四章 大数据治理的策略与实践 4.1 大数据治理策略制定 在大数据时代背景下，大数据治理策略的制定显得尤为重要。 最后，定期开展数据治理培训和宣传活动，提高全员对数据治理的认识和重视程度。 大数据治理策略的制定需要综合考虑数据质量、安全性、合规性、可追溯性和可审计性等多个方面。 4.2 大数据治理实践案例分析 在当今数据驱动的时代，大数据治理实践案例层出不穷，充分展现了大数据治理策略在实际应用中的价值与效果。

关于数据治理的读书笔记 - 什么是数据治理？

《关于数据治理的读书笔记 - 数据治理、数据管理和数据管控的理解》我们了解了有关数据治理、数据管理和数据管控，这几个名词之间的区别和联系，回到数据治理的话题上，数据治理究竟是什么？ 数据治理需要对业务系统进行治理，提高源头的数据质量，同时还需要将数据湖中的数据治理好，简化数据的操作，提高数据访问的范围，降低数据访问的成本。 数据治理是企业实现数字化转型的基础，是企业的一个顶层策略，是管理体系，是技术体系，涵盖战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面的内容。 数据治理是什么数据都治理？ 肯定不是，数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业商业利益的数据资源，或者将这种数据资源称为“数据资产”。因此，准确来讲，数据治理是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有利益相关方的协调和规范。 但通过上面描述的信息，可以说数据治理是个非常复杂的系统工程， 管理上，数据治理是企业战略层面的策略，而不是战术层面的方法。 业务上，通过数据治理要让数据能够管得住、看得见、找得到、用得好。

数据要素与数据治理

关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 直播详情预告 简  介 2020年4月9日，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素一道列为生产要素 本课程以推动数据要素市场化培育为主题，分别从数据要素、数据开放、数据产权、数据保护、数据流动等方面探讨国际前沿趋势及国内现状、问题，对数据要素的市场化培育进行深度解析和探讨，提出建议和对策。

从数据治理到数据资产管理-数据治理框架再思考

今天准备再谈下数据治理以及对数据治理框架的初步思考。 在这里又将数据治理域单列出来，更多是谈组织，制度和流程的内容。 数据治理究竟是什么？ 重新先回归下百度上对于数据治理这个词的一些标准定义。 其一就是数据治理属于问题驱动和后治理型，即都是数据在产生和使用，协同和共享的过程中发现了问题，才来考虑数据治理的内容，这种问题驱动方式很难构建完整的数据治理体系。 狭义数据治理即核心 要理解数据治理，还是要回归到对数据治理的一个狭义定义，即：数据治理组织包括组织架构、岗位设置、团队建设、数据责任等内容,是各项数据职能工作开展的基础。 在整个框架内容里面单独列出了数据治理，包括： 数据治理组织(组织，岗位角色，人员，绩效） 数据制度建设(制度，发布，宣贯） 数据治理沟通 对于数据治理组织和制度容易理解，对于数据治理沟通书里面描述为：数据治理沟通旨在确保组织内全部利益相关者都能及时了解相关政策

CMDB数据治理-从治理策略到工具落地

数据治理的基本策略是什么 当我们已经认识到当前CMDB存在着数据质量问题，准备进行治理时，切不可“头痛医头脚痛医脚”，我们要先从本质上认真思考治理的数据对象才好决定相应的治理策略。 思考的维度有很多种，本文将从数据的录入方式这个相对通用的维度出发来思考治理策略。 1）自动录入 对于“自动录入”的数据，其实治理策略是清晰的：保证采集源端数据的准确性。 基于我们的经验，要做好对“人工录入”数据的治理，推荐下述原则： 3）“自上而下，责权清晰，数据说话，闭环保障” 自上而下：指对于人工录入数据的治理办法，一定需要和领导达成一致并且尽可能在会议上获得领导背书 ，这才是数据治理的真正闭环，也是治理价值的最终体现。 数据治理的产品实践方法 嘉为蓝鲸配置管理中心产品V5.0版本已集成数据治理能力，遵循“自上而下，责权清晰，数据说话，闭环保障”的数据治理理念，提供开箱即用的数据治理能力，可时刻感知CMDB数据质量和质量变化趋势

数据治理之旅介绍

数字化转型要坚持业务和技术的双轮驱动，而连接双轮的“轴”就是数据。 只有建立统一、清洁、智能的数据底座，才能支撑公司不断发展的新业务，支撑各个区域市场的差异化需求，实现“数据实时可视、海量业务自动、算法支撑决策”，实现“万物互联的智能世界”。

数据治理之数据安全

目录 一、什么是数据安全？ 二、数据安全管理方法 1.数据分类 2.数据分级 3.加密脱敏  ---- 一、什么是数据安全？ 二、数据安全管理方法 主要分为数据分类、数据分级、数据脱敏三个关键步骤来管理。 1.数据分类 数据分类就是把相同属性或特征的数据归集在一起，形成不同的类别，方便人们通过类别来对数据进行的查询、识别、管理、保护和使用。 数据分类更多是从业务角度或数据管理的角度出发的，例如：行业维度、业务领域维度、数据来源维度、共享维度、数据开放维度等，根据这些维度，将具有相同属性或特征的数据按照一定的原则和方法进行归类。 数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的，本质上就是数据敏感维度的数据分类。 

数据治理之数据标准

目录 一、背景 1、数据难以共享 2、数据定义不一致导致异常 3、沟通成本高 4、数据来源不明 二、什么是数据标准？ 三、为什么要做数据标准？ 正是因为长期没有统一的码值、数据字典规范，导致数据整理时间长、链路长，数据分析困难，数据质量差，后续的数据使用的价值和效率都不能最大化。 1、数据难以共享 数据存储结构不一致，调用多系统的数据时，由于某些数据在不同系统中数据存储结构不同，导致数据无法直接关联，影响不同系统之间的数据共享。 3、沟通成本高 数据理解不一致，不同人员对数据的理解不一致，导致在数据使用时浪费很多时间来进行沟通。 4、数据来源不明 数据来源不一致，数据存在多个来源，在使用数据时，不清楚应该取哪个系统的数据。 3.表名命名规范 4.任务名命名规范 5.数据清洗规范 6.数据类型规范 7.空值处理规范 8.时间周期规范 9.建模规范 10.同步策略规范 11.数据生命周期规范 12.UI样式规范 13.脚本开发规范

数据治理平台有哪些:2025 年数据治理平台深度解析

本文基于 2025 年最新行业报告与企业实践案例，深度拆解 7 款主流数据治理平台的核心能力，尤其聚焦在大型政企市场占据领先地位的普元信息，同时提供可落地的选型方法论，助力企业构建高质量数据资产体系。 一、数据治理市场：从 “合规驱动” 到 “价值驱动” 的转型浪潮2025 年，数据治理市场呈现三大显著趋势：1.  “治理 + 业务” 融合加速：单纯的技术型治理平台逐渐被淘汰，企业更需要能贴合业务场景的解决方案，例如金融行业的 “反欺诈数据治理”、制造业的 “生产数据资产化” 等，实现 “治理即业务赋能”。 在流程整合上，它整合数据开发、治理、运维功能，支持 “开发即治理”（开发阶段自动检查数据质量），缩短项目周期。 例如某大型银行在实施数据治理时，由行长牵头成立 “数据治理委员会”，明确各部门职责（如科技部负责平台运维、业务部负责数据标准制定），同时建立 “数据质量与绩效考核挂钩” 的机制，使数据质量问题整改率从

DAMA数据管理—数据治理

数据治理是数据管理框架的核心职能，本章重点介绍数据治理职能的定义、相关概念和活动。 数据治理组织定期规则和裁决问题。主要的角色：数据治理委员会（DGC）、数据管理制度指导委员会（DSPSC）、数据管理制度团队（DST）、数据治理办公室（DGO）等。 * 过程总结，P(9)+C(7)。 * 组织和文化问题,Q5。 "数据小兵"认为"治理"工作的核心需要对公司的治理、IT治理、数据治理，有较好区分，同时就文中描述"治理"反映的是企业内部的"政体"，整体的模式有很多，如：君主制、联邦制...。 综述 书中对指导原则（11）进行了列表说明、过程总结提出基于计划（P）9个活动和控制（C）7个活动的二维表，以及对组织和文化问题的Q/A部分举例。

华为数据治理之旅

数据治理怎么做？一文讲清数据治理全流程

数据治理，说白了，就是给公司的“数据资产”立规矩、建体系，让它真正有用、好找、可信、安全。 一、数据治理是什么首先要说明一点，数据治理不是指某个具体的软件、数据库或者IT技术活儿，它更像是一套“宪法”+“家规”+“卫生管理条例”。 现在管数据的法律法规越来越多，不合规轻则罚款，重则关门甚至坐牢，数据治理得确保公司不踩这些红线。二、为什么要做数据治理一份客户数据，销售在用、客服在用、财务可能也在用，那这份数据谁说了算？ 数据治理就是要建立清晰的“数据主人”和“数据管家”制度，把责任落实到具体的人或部门。至于为啥要做数据治理？—— 当然是痛点太多了！ 要想把数据治理真正做扎实，光靠组织内部管理肯定不够，前提是数据能整合、能流动、能打通。