数据治理体系实施步骤.docx

数据治理体系实施步骤.docx引言:
完整的企业或机构大数据能力的构建步骤一般是“建立组织架构 一应用需求梳理一数据盘点梳理一引进平台技术一汇聚多源数据治 理数据一数据应用一数据运营''等。数据资产管理以数据价值为导向， 分布在大数据能力构建的多个环节。本章将主要围绕数据
众筹众享模式）。
第二阶段的工作目标主要是为企业打造核心的管理数据资产的
能力，同时为企业内数据资产管理部门形成数据管理的工作环境，概 括起来，就是企业数据资产可管理、可落地。
本阶段主要交付物包括：《数据资产管理办法》、《数据资产管理 实施细则》（包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数 据管理、数据安全管理、数据应用管理等）。
第三阶段：稽核检查
稽核检查阶段是保障数据资产管理实施阶段涉及各管理职能有
效落地执行的重要一环。这个阶段包括检生命周期等具体任务。
这个阶段需要抓好三个“常态化"。
一是数据标准执行情况检查的常态化。数据标准管理是企业数据 资产管理的基础性工作，通过数据标准管理的实施，企业可实现对大 数据平台全网数据的统一运营管理。数据标准管理的检查主要从标准 制定和标准执行两个方面检查。标准制定的检查主要围绕同国家标 准、行业标准的一致性，同时参考与本地标准、数据模型的结合性， 包括数据命名规范、数据类别等。标准执行的检查主要围绕标准的落 地情况，包括数据标准的创建和更改流程的便捷性、数据标准使用的 广泛性、数据标准与主数据的动态一致性等。
二是数据质量稽核的常态化。应对数据质量问题，
首先要提升数据质量意识，数据质量意识包括能够将数据质量问题与 其可能产的业务影响联系起来，同时也包括“数据质量问题不能仅仅 依靠技术手段解决”的理念。尽可能从数据源头提升数据质量。
其次，建立一套良性循环、动态更新的数据质量管理流程，制定符合 业务目标的数据质量稽核规则，明确在数据全生命周期管理各环节的 数据质量提升关键点，持续评估和监督数据质量与数据质量服务水 平，不断调整更新数据质量管理程序，推动数据向优质资产的转变， 逐步释放数据资产价值，为企业带来经济效益。
三是灵活配置数据存储策略的常态化。数据生命周期管理，其目 标是以完全支持企业业务目标和服务水平的需求，根据数据对企业的 价值进行分类分级，形成数据资产目录，然后制定相应的策略，确定 最优服务水平和最低成本，将数据转移到相应的存储介质上，争取以 最低的成本提供适当级别的保护、复制和恢复。借助数据生命周期管 理，企业不但能够在整个数据生命周期内充分发挥数据的潜力，还可 以按照业务要求快速对突发事件做出反应。
四是数据资产安全检查的常态化。在大数据时代，数据资产更容 易遭受泄露、篡改、窃取、毁损、未授权访问、非法使用、修改、删 除等问题。2019年5月，国家互联网信息办公室发布关于《数据安 全管理办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知。企业应通过建立 对数据资产及相关信息系统进行保护的体系，合规采集数据、应用数
据，依法保护客户隐私，提高数据安全意识，定期进行数据资产安全 检查，保证数据的完整性、保密性、可用性。
本阶段主要交付物包括：《数据资产管理稽核办法》、《数据资产 管理问题管理办法》。
第四阶段：资产运营
通过前三个阶段，企业已经能够建立基本的数据资产管理能力， 在此基础上，还需要具备以实现业务价值为导向，以用户为中心，为 企业内外部不同层面用户提供数据价值的能力。资产运营阶段是数据 资产管理实现价值的最终阶段，该阶段包括开展数据资产价值评估、 数据资产内部共享和运营流通等。
数据资产价值评估能够以合理的方式管理内部数据和提供对外
服务。在大数据时代，数据运营企业关于数据价值的实现是体现在数 据分析、数据交易层面。数据资产作为一种无形资产，其公允价值 的计量应当考虑市场参与者通过最佳使用资产或将其出售给最佳使 用该项资产的其他市场参与者而创造经济利益的能力。只有对数据资 产价值进行合理的评估，才能以更合理的方式管理内部数据和提供数 据对外服务。
数据资产内部共享和运营流通需要加强管理运营手段和方式方 法，促进数据资产对内支撑业务应用，对外形成数据服务能力，打造 数据资产综合运营能力。数据资产内部共享主要是消除企业内数据孤 岛，通过相关管理制度和标准体系的建设与推动，构建企业内数据共
享平台，打通各部分各系统的数据，使更多的数据可以成为资产，应 用于数据分析，全面动态促进数据价值的释放。数据资产运营流通主 要是实现数据资产价值的社会化，需要从数据安全管理及合规性、数 据资产成本及价值创造、组织结构优化、数据质量提升等方面进行规 划并不断迭代，持续优化数据资产管理能力。
本阶段主要交付物包括：《数据资产价值评估方法》、《数据资产 成本管理方法》、《数据资产共享流通管理