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数据治理方法论（21页）.pdf
举报与投诉【报告导读】数据是企业核心资产，企业需要建立起数据字典，有效管理其日益重要的数据和信息 资源；同时建立数据持续改进机制，来不断提升数据质量。数据的价值和风险应被有 效管理，以支撑企业管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。 数据准确是科学决策的基础，数据架构和标准的统一是全流程高效运作、语言一致的 前提。
当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共 享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数 据价值的最大化，急需建立一个完善的数据治理框架体系，为企业数字化转型打下坚 实的数据基础。
对于华为数据使能服务DAYU，DAYU数据治理方法论是华为数据管理方法论的精华总 结，参考了业界数据治理最佳实践，并结合华为数字化转型成功经验优化而成。本文 旨在帮助客户持续完善数据管理体系，沿企业主业务流打通信息链和数据流，提升数 据质量，实现数据“清洁”，以支撑运营效率提升和经营结果的真实呈现，实现智慧 数据驱动有效增长，充分实现数据资产价值。
数据治理主要专注于如下模块域：
数据集成 数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论 进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据 Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注 册。此标准由数据代表在入湖前完成梳理并在数据治理平台上进行资产注册。
数据标准 数据标准管理着重建立统一的数据语言，L1到L5数据层级业务对象的定义是数据 标准的载体，并对应发布包括L1到L5数据层级的数据标准。各业务对象对应物理实现的IT系统需发布相应的数据字典并进行数据源认证。而对于梳理出来，但没 有落IT系统的业务对象，需在后继的开发中进行数字化落地。
数据开发 数据开发是编排、调度和运维的中心，数据开发是一个提供分析、设计、实施、 部署及维护一站式数据解决方案，完成数据加工、转换和质量提升等。数据开发 屏蔽了各种数据存储的差异，一站式满足从数据集成、数据清洗/转换、数据质量 监控等全流程的数据处理，是数据治理实施的主战场。
数据质量 数据质量管理的目标在于保证数据满足使用的要求。数据标准是衡量数据质量最 基本的基准。数据质量要求各业务部门对相应数据领域的数据质量全权负责，按 业务需求设计数据质量标准，制定数据质量管控目标，并遵循企业数据治理要求 进行数据质量度量，制定符合各自业务情况的数据质量政策及数据质量相关的改 进计划，持续进行数据质量管控。 ● 数据资产 数据资产包括业务资产、技术资产、指标资产等。数据资产管理是数据治理的重 要支撑手段，核心是构建企业级的元数据管理中心、建立数据资产目录、建立数 据搜索引擎、实现数据血缘和数据全景可视。其中元数据包括业务元数据、技术 元数据和操作元数据，要求将企业所有概念数据模型、逻辑数据模型以及物理数 据模型系统化地管理起来，同时建设企业数据地图及数据血缘关系，为数据调 用、数据服务、数据运营及运维提供强有力的信息支撑。
数据服务 数据服务通过在整个企业范围统一数据服务设计和实现的规范并进行数据服务生 命周期管理，集约管理数据服务并减少数据调用和集成的开发成本。
数据安全 由于企业使用的数据资源，既有来自于内部业务系统，所有权属于企业的数据， 同时也有来自外部的数据，必须将数据安全纳入数据治理的范畴，对所有企业数 据要求依据数据安全等级定义进行数据安全定级，在数据产生、传输、存储和使 用的过程中进行必要的数据安全访问控制，同时对数据相应的CRUD活动均需产生 日志以完成安全审计。
主数据 主数据管理是数据标准落地和提升数据质量的重要手段，是企业级数据治理的重 要范畴，其目标在于保证在企业范围内重要业务实体数据的一致(定义和实际物理 数据的一致)。主数据管理首先进行企业主数据的识别，然后对已识别主数据按照 主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串 联。
管理中心 数据治理的开展离不开组织、流程和政策的建设，管理中心也管理着数据治理过 程中公共核心的统一数据源、数据驾驶舱等，满足不同角色的用户拥有个性化的 工作台。
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