资料整理自互联网、公众号、微信群，仅供大家学习与参考关注公众号【志明与数据】获取更多有价值的学习参考资料数据治理建设管理方案（参考）数据治理背景1、多数企业内部系统建设多，数据分散，各系统数据共享困难，信息化建设“烟囱式”严重；2、企业各部门系统口径不一致，数据标准不统一，数据质量无法整体评估；3、数据不可知，数据挖掘不到位。数据使用者未知数据多，无法得知这些数据与业务的联系，不知如何管理数据；4、数据不可控，数据使用者对汇集数据、处理数据、数据服务过程模糊5、数据不可取，数据使用者知晓自己业务所需数据，但不知如何获取或者轻松获取；6、数据关联性差，无法对数据进行自主探索和挖掘，数据价值停留在表面，没有形成知识图谱。数据治理概念数据治理是根据数据全生命周期、数据整体流向，将数据作为企业资产进行整体管控、人员绩效评判和风险管理工作的整套治理体系。保障企业数据及其应用过程中的合理运营、风险可控以及数据价值实现。将从企业组织架构、人员方案、规章制度、技术架构、人员绩效等多维度构建数据架构管理、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据生命周期管理等模型，全面梳理整体数据，促进企业的数字化建设，是一个长期、复杂的工程。数据治理目标结合各行业组织信息化发展以及业务数据相关应用，《信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》明确了数据治理规范的实施方法和过程。数据治理框架以“运营合规、风险可控、价值实现”为目标，包括“顶层架构设计、数据治理资料整理自互联网、公众号、微信群，仅供大家学习与参考关注公众号【志明与数据】获取更多有价值的学习参考资料环境、数据治理域、数据治理过程”四大部分，分别对应数据治理实施基础、保障机制、治理对象和治理方法，实现数据治理与组织管理的融合。运营合规：数据管理体系的建设必须符合法律、行业标准，并且通过数据评估、数据审计和优化保证数据合规，提高数据准确性和完整性。风险可控：通过建立风险评估管理机制，严谨执行数据管理制度、约束组织架构、强化执行力度、明确管理流程，全局掌控组织内外数据治理环境、利益关系，降低经营风险，保障数据安全，将数据不确定性因素变为可知可控的风险。价值实现：数据治理的最终结果，能否推进信息资源的整合，实现企业各部门数据资源共享，企业数字化转型持续发展都是数据治理价值的体现。数据治理目标基于数据治理体系，实现数据接入标准化、数据处...
