数据治理建设方案

一、建设背景

数据治理是企业数字化转型基石，能打通数据管理与业务、技术的协同，将数据转化为资产、释放价值，助力企业成为数据驱动的世界一流企业，核心目标是构建“数据可见、可用、可运营”体系，支撑全价值链业务。

二、理论框架

以 DMBOK（国际数据管理协会体系）和 DCMM（数据管理能力成熟度模型）为理论支撑。DMBOK 涵盖 11 大数据管理职能（如架构、质量、安全等）与 7 大环境要素（人员、流程等），提供全面框架；DCMM 结合国内实践，设 5 级成熟度等级，明确改进路径。

治理体系蓝图分四部分：

1. 数据战略：明确数据定位与目标。

2. 保障层面：组织、制度、流程协同运作。

3. 治理内容：涵盖数据资源目录、架构、标准、质量、安全等。

4. 应用平台：支撑业务分析与决策。

三、实施保障

1. 组织架构：有集中式（集团统一管控）、联邦式（集团统筹 + 业务单元执行）、分散式（部门自主管理）三种模式。设数据资产管理委员会、数据管理中心等角色，明确权责。

2. 制度流程：参考 DCMM 及行业实践，建立“政策 - 办法 - 细则”三级制度体系，规范数据标准制定、质量评估、安全管控等流程，实现全生命周期管理。

3. 数据认责：遵循“业务负责、认责到岗”原则，通过盘点数据资源、建立认责矩阵，将责任落实到部门与岗位。

四、核心能力建设

1. 基础能力：构建数据资源目录（梳理数据属性与分布）、统一数据模型（设计概念 - 逻辑 - 物理层）、制定数据标准（规范业务术语、主数据等）。

2. 质量与安全：建立质量评测体系（从规范性、准确性等维度评估），通过“评估 - 改进”闭环优化；按分级分类实施数据安全管控，采取脱敏、设置访问权限等措施。

3. 元数据管理：覆盖采集、审核、维护全流程，支撑数据血缘与影响分析。

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