关于数据治理.doc

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关于数据治理
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目录
一数据管理的现状3
二数据治理的概述3
〔一〕数据治理概念3
〔二〕数据治理目标3
三数据治理体系3
四数据治理核心领域3
〔一〕数据模型3
〔二〕数据生命周期3
〔三〕数据标准3
〔四〕主数据3
〔五〕数据质量3
〔六〕数据效劳3
〔七〕数据平安3
五数据治理保障机制3
〔一〕制度章程3
(1)规章制度3
(2)管控方法3
(3)考核机制3
〔二〕数据治理组织3
(1)组织架构3
(2)组织层次3
(3)组织职责3
〔三〕流程管理3
〔四〕IT技术应用3
(1)支撑平台3
(2)技术规X3
附件A 数据管理规X3
附件B 数据质量评估方法3
附件C 数据质量管理流程3
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关于数据治理的理解
数据管理的现状
根据行业信息化开展的现状，结合当今行业数据治理的要求，大型集团或政务管理部门现阶段数据管理方面存在以下的缺乏：
〔1〕数据多头管理，缺少专门对数据管理进展监视和控制的组织。信息系统的建立和管理职能分散在各部门，致使数据管理的职责分散，权责不明确。组织机构各部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进展管理，导致无法建立统一的数据管理规程、标准等，相应的数据管理监视措施无法得到落实。组织机构的数据考核体系也尚未建立，无法保障数据管理标准和规程的有效执行。
〔2〕多系统分散建立，没有规X统一的省级数据标准和数据模型。组织机构为应对迅速变化的市场和社会需求，逐步建立了各自的信息系统，各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准，导致数据不规X、不一致、冗余、无法共享等问题出现，组织机构各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述，导致理解不一致。
〔3〕缺少统一的主数据，组织机构核心系统间的人员等主要信息并不是存储在一个独立的系统中，或者不是通过统一的业务管理流程在系统间维护。缺乏对集团公司或政务单位主数据的管理，就无法保障主数据在整个业务X围内保持一致、完整和可控，导致
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