原文《企业数字化转型及企业数据治理建设实施方案》PPT格式。
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一、企业数据治理概述
1、数据治理背景
以政策行规为背景，以内部建设需求为依托，以数据价值最大化为目标，开展数据治理
- 数据治理是当前信息化建设应用中的重点、要点和难点，是数据时代的关键任务和制度创新。
- 集团公司当前正在开展数据治理与数据中台的建设工作，数据治理是集团公司信息化规划实施落地中的重要一环。
- 提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化，驱动公司数字化转型。
数据治理背景
2、数字化转型目标
- 打造一流数据治理标杆企业
- 运营管理数字化
- 产业数字化
- 分析决策数字化
3、企业内部需求背景
企业内部需求背景
4、数据治理目标
实现数据采集、传输、处理、存储、应用、监控一体化管控目标，在降低风险的同时为企业增加价值，合理的数据治理能够建立规范的数据应用标准，消除数据的不一致性，提高数据质量，推动数据广泛共享，充分发挥数据对企业的业务、管理、以及战略决策的重要作用。
数据治理目标
5、数据治理价值
1）增效降本运营
高质量的数据有助于减低 IT 建设及运维成本，对企业的系统安全稳定运行极其重要
2）提升数据质量
通过数据治理，及时发现、解决及监控数据问题，从根本上改善和解决系统的数据问题，保证数据的可用性、数据质量等
3）优化流程管控
通过数据治理可以将原本各自独立的数据管理模块全线打通，真正意义上实现数据全流程管控
4）提升风控水平
严密的数据安全机制，可以降低数据风险
5）促进管理创新
业务流程和资源配置优化，可以提高业务管理能力
6）促进开放共享
数据治理能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的价值
数据治理价值
二、企业数字化转型及数据治理现状
企业数据治理现状
企业数据治理现状
企业数据治理现状
三、企业数据治理解决方案
1、数据治理建设思路
数据治理建设思路
2、数据治理建设步骤
数据治理建设步骤
3、成立数据治理组织
数据治理覆盖了数据生产、数据流转、数据加工、数据分析以及数据应用的全链路，同时，数据治理是一个持续完善的过程，因此需要建立完善的组织团队，进行保障。
成立数据治理组织
4、制定数据标准规范
制定数据标准规范
5、数据标准规范示例
数据标准规范示例
6、数据标准梳理及归纳
数据标准建设、梳理归纳主要包含数据标准定义、数据标准映射、数据标准执行三方面内容。
统一对各项经营指标的理解和认识，促进各项经营指标在经营管理决策中的运用，统一业务含义、计算口径等内容，从而解决取数口径不一致、业务含义不清晰、指标分类不清晰的情况，促进部门间数据共享
数据标准梳理及归纳
7、搭建数据平台功能
搭建数据治理平台总体架构，综合实现数据的“采集、存储、管理、应用”一体化管控。
搭建数据平台功能
8、数据采集交换与清洗
对公司业务数据进行抽取、转换、清洗、补全，实现集团各类必要的数据同质化大集中，全面覆盖存量数据和增量数据。
数据采集交换与清洗
9、数据存储
数据仓库包含结构化数据库、非结构化数据库和时序数据库。
数据存储
10、数据管理
数据管理贯穿于数据采集、数据传输、数据管理、数据应用和数据停用等环节，采用主数据管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等方式实现数据资产的全生命周期管理。
数据管理
11、数据共享
数据共享管理
用户通过管理界面发起数据订阅流程，审核通过后共享管理模块启动数据共享服务。
数据共享服务
数据共享提供接口机，用于应用系统数据临时存储，或者由应用系统提供接口机，纳入平台管理。数据共享服务将存储的数据按照要求进行裁减，形成指定格式（文件或消息），分发至目标消息队列或文件服务器，完成数据共享。
数据共享
12、数据应用
基于预测算法、机器学习、相似度算法、分类聚类算法等算法构建业务数据超算模型，提供大数据智能关联分析、大规模离线分析和智能分析能力，为领导决策、监测预警、管理服务等提供数据支持，使得经营管理工作真正管在点子上、查在关键处，增强安全事故防控的针对性和有效性，及时发现工作中的不足和问题，确保工作取得实效。
数据应用
13、管理数据质量指标
§ 数据质量管理规范数据质量问题的检核规则，其中主要包括：非空检查、唯一检查、主外键检查、长度检查、代码检查以及一致性检查等，同时支持自定义规则对系统中业务性规则进行检核。
管理数据质量指标
14、强化数据安全治理
按照国家数据安全法律法规要求，参考国家数据安全能力成熟度模型标准，以业务全流程安全、数据全生命周期安全为抓手，完善数据安全管理制度，筑牢坚强安全防线，形成事前预防、事中监控、事后追踪的数据安全防护体系，全面提高数据全生命周期的安全综合防御能力，科学合理地保障信息系统及重要数据信息的安全、稳定、可靠。
强化数据安全治理
15、数据生命周期管理
数据的生命周期是指某个集合的数据从产生或获取到销毁的过程。数据全生命周期分为∶采集、存储、整合呈现、分析与应用、归档和销毁几个阶段。
数据生命周期管理