数据治理解决方案方案

一、立项阶段

1. 业务需求分析

o

与各业务部门进行深入沟通，了解业务流程、数据使用

场景以及当前面临的数据问题。例如，销售部门可能面临客户数据

不准确、数据更新不及时导致销售机会流失的问题；财务部门可能

在财务报表数据整合和准确性方面存在困扰。

o

收集业务部门对数据质量、数据安全、数据共享等方面

的期望和需求，确定数据治理的业务目标，如提高数据准确性至

95% 以上、实现数据在部门间的高效共享等。

2. 现状评估

o

对现有数据系统进行全面清查，包括数据库架构、数据

存储位置、数据量、数据格式等。例如，了解企业使用的是关系型

数据库还是非关系型数据库，数据是集中存储还是分布式存储。

o

分析当前数据管理流程，如数据采集、数据录入、数据

更新、数据存储等环节的操作方式和责任人。评估现有数据质量状

况，通过数据抽样检查数据的准确性、完整性、一致性等指标，如

检查客户姓名、地址等关键信息是否完整准确，不同系统中的相同

数据是否一致。

o

考察数据安全措施，包括用户认证、授权机制、数据加

密技术的应用等，识别潜在的数据安全风险，如是否存在弱密码、

未授权访问等问题。

3. 可行性研究

o

基于业务需求和现状评估，分析数据治理项目的 技术可

行性 。研究是否具备实施数据治理所需的技术工具和技术人才，如

数据清洗工具、元数据管理工具的可用性，以及内部技术团队对相

关技术的掌握程度。

o

评估项目的 经济可行性 ，估算数据治理项目的成本，包

括 软件采购费用、硬件升级费用、人员培训费用、外部咨询费用 等，

并预测项目实施后可能带来的经济效益，如提高决策效率带来的业

务增长、减少数据错误导致的成本节约等。

o

考虑项目的 时间可行性 ，制定合理的项目实施计划，确

定各个阶段的时间节点，评估是否能够在企业可接受的时间范围内

完成项目，同时分析项目实施过程中可能面临的时间风险，如业务

部门的配合度对项目进度的影响。

4. 立项报告编制与审批

o

编写数据治理项目立项报告，详细阐述 项目背景、业务

需求、现状评估结果、可行性研究结论、项目目标、项目范围、项

目计划、项目预算 等内容。

o

将立项报告提交给企业高层领导或相关决策部门进行审

批，审批通过后正式启 动 数据治理项目。

二、规划阶段

1. 数据治理策略制定

o

根 据业务目标和现状，确定数据治理的 总体 策 略 ，如采

用 集中式数据治理 还是 分布式数据治理模式 。

o

制定数据质量策 略 ， 明 确数据质量的评估标准、数据质

量问题的 处 理流程和责任分工。例如， 规 定数据质量问题 由 数据所

有 者负 责 牵头 解决，数据治理团队提 供 技术 支持 。

o

规 划数据安全策 略 ，确定数据的分 类 分 级 标准， 针 对不

同 级 别的数据制定相应的 访问控制策略、数据加密策略和数据备份

策略 。

o

制定数据共享策 略 ， 明 确数据共享的 原则 、范围、方式

和审批流程， 促 进数据在企业内部的合理共享与流通。

2. 数据治理组织架构设计

o

成立数据治理 委员 会， 由 企业高层领导、业务部门 负 责

人和数据治理 专家组 成， 负 责数据治理的 战略 决策、 监督 项目进 展

和 协调 部门间的合作。

o

设 立数据治理 办公室 ，作 为 数据治理的 执 行机构， 负 责

具 体 的数据治理项目实施、制定数据治理流程和 规 范、 组织 数据治

理 培训 等工作。

o

明 确数据所有 者 、数据管理 员 和数据使用 者 的 角色 和 职

责。数据所有 者负 责所 属 数据的定 义 、质量管 控 和业务应用；数据

管理 员负 责数据的 日常 管理和 维护 工作；数据使用 者 需 遵循 数据治

理 要 求，合 法 合 规 地使用数据。

3. 数据治理框架搭建

o

选择适 合企业的数据治理 框 架 模 型，如 DAMA 数据管

理 知 识 体 系 框 架或 其他 行业认可的 框 架。

o

基于 选 定的 框 架，构 建 数据治理的 功 能 模块 ，包括 元数

据 管理 模块 、 数据质量 管理 模块 、 数据安全 管理 模块 、 数据标准 管

理 模块 等，并确定各 模块之 间的相 互 关系和 协 同工作方式。

o

规 划数据治理的流程 框 架， 涵盖 数据 规划 流程、数据 采

集 流程、数据 处理 流程、数据 存储 流程、数据 使用 流程、数据 销毁

流程等，确 保 数据在整个 生命周 期内 得到 有效管理。

4. 数据治理计划制定

o

制定详细的数据治理项目实施计划，将项目分解 为多 个

阶段和任务， 明 确 每 个阶段的目标、任务内容、责任人、时间节点

和交 付 成 果 。

o

制定数据治理 培训 计划， 针 对不同 角色 的人 员设 计相应

的 培训课 程，包括数据治理基 础知 识 培训 、数据管理工具使用 培训 、

数据安全 意 识 培训 等，提高企业 员 工的数据治理 意 识和能 力 。

o

制定数据治理沟通计划，确定项目沟通的 渠道 、方式和

频 率，如定期 召开 项目例会、 发 布项目 周 报和 月 报、 建 立项目沟通

群 等，确 保 项目信息在企业内部的及时 传递 和共享。

三、实施阶段

1. 元数据管理实施

o

建 立元数据管理系统，对企业内的各 类 数据 资产 进行元

数据采集，包括数据的定 义 、来 源 、格式、关系等信息。例如，采

集数据库表 结 构信息、数据 字 段 含义 、数据 文件 的 创建者 和 创建 时

间等元数据。

o

对采集 到 的元数据进行分 类 、整理和存储，构 建 元数据

仓 库，实现元数据的集中管理。 开发 元数据查 询 和分析 功 能，方 便

数据管理人 员 和业务用户了解数据 资产 的全 貌 ，如查 询某 个数据 字

段在 哪些 业务系统中使用、数据的更新 频 率等。

o

建 立元数据 维护 机制，确 保 元数据的及时更新和准确性。

例如，当数据系统 发生变 更时，如新增数据 字 段或 修改 数据 结 构，

及时更新元数据信息。

2. 数据质量管理实施

o

按照 数据质量策 略 ，制定数据质量评估指标 体 系，包括

数据准确性、完整性、一致性、时效性等方面的具 体 指标和评估方

法 。例如，以客户数据 为 例，准确性指标可以是客户姓名、 联 系方

式等关键信息的错误率；完整性指标可以是 必填 数据项的 缺 失率。

o

定期 开展 数据质量评估工作，通过数据抽样、数据 比 对、

数据 验 证等方式，对企业内的数据进行质量检查， 生 成数据质量报

告，详细 描 述数据质量状况、存在的问题及问题 严重 程度。

o

根 据数据质量报告， 针 对 发 现的数据质量问题， 组织 相

关部门和人 员 进行问题分析和整 改 。制定数据质量问题整 改 计划，

明 确整 改 措施、责任人和时间节点，如对于数据 缺 失问题，确定 由

数据采集部门 补充 完 善 数据；对于数据不一致问题， 由 数据管理 员

协调 相关系统进行数据同 步 和 修 正。

o

建 立数据质量 监控 机制，实时或定期 监 测数据质量指标

的 变化情 况，及时 发 现新 出 现的数据质量问题，并采 取 相应的措施

进行 处 理，确 保 数据质量 持续符 合 要 求。

3. 数据安全管理实施

o

根 据数据安全策 略 ，对企业数据进行分 类 分 级 ，如将客

户 敏感 信息、企业财务数据等划分 为 机密 级 数据，将一 般 业务数据

划分 为公开级 数据等。

o

实施数据访问 控 制措施， 为 不同 级 别的数据 设 置相应的

访问权 限 ，通过用户 身份 认证、授权管理、 角色 管理等技术 手 段，

确 保只 有授权用户才能访问 特 定的数据。例如，财务部门人 员 可以

访问财务数据， 而其他 部门人 员则无此 权 限 。

o

采用数据加密技术，对机密 级 数据进行加密存储和 传输 ，

防止 数据在存储和 传输 过程中 被窃取 或 篡改 。例如，对客户信用 卡