滴普科技_Gartner：2023企业级数据治理体系建设指南_29页_4mb

企业级数据治理体系建设指南总结

一、数据治理的目标与价值

1. 定义：数据治理是指对组织内数据管理活动中相关部门和人员的权责规范，涵盖流程、角色、制度、标准等内容，旨在保障数据高效使用，实现组织目标。
2. 目标：
   • 克服数据孤岛、管理职责混乱，提升数据质量。
   • 普通数据治理目标：构建数据资产体系，保障全链路畅通，提升数据质量和资产化管理水平。
   • 行业特殊目标（如金融、政务、医疗）：满足监管要求、保障数据安全、促进数据流通。
3. 价值：
   • 建立协作机制：全公司层面对数据管理进行统一规划。
   • 驱动资产构建：通过方法论将数据资源转变为数据资产。
   • 支撑持续运营：平台化工具固化治理能力。
   • 提高数据质量：建立管理体系，提升可信度，促进业务分析与应用。

二、数据治理市场需求与趋势

1. 政策层面：
   • 数据要素市场化推动数据确权、资产评估需求。
   • 关键政策：《“十四五”规划》明确数据要素市场建设目标，《数据二十条》提出数据产权、流通、收益分配等制度。
   • 企业需夯实数据基础，推进数据资产价值评估与变现。
2. 行业层面：
   • 银行业：数据治理高级阶段，重点深化零售、风控领域。
   • 制造业：基础薄弱，需求集中在打破数据孤岛、建立统一标准。
   • 消费品与零售：重点全域数据整合，赋能精细化运营。
3. 企业层面：
   • 业务需求主导：数据治理模式从顶层规划转型为业务支撑。
   • 主要治理模式：
     • 顶层规划
     • 体系设计
     • 数据平台建设
     • 专题治理
   • 综合模式：需结合多种模式优势，兼顾战略与业务需求。

三、企业级数据治理建设指南

1. 总体目标：
   • 从业务视角出发，确保业务流、信息流与数据流一致，还原业务事实，支撑分析应用。
2. 核心内容：
   • 治理体系设计：组织架构、流程框架、标准制定。
   • 业务数据深化治理：覆盖数据资产目录、数据标准、数据分布、质量提升、模型设计。
   • 分析数据体系设计：指标管理、绩效设计、算法模型设计。
3. 开展路径：
   • 内部治理：数据盘点、标准定义、数据资产目录构建、数据共享与分析场景建设。
   • 外部赋能：体系框架搭建、数据架构设计、方法论指导及专题治理深化。
4. 持续运营：
   • 通过主动数据治理嵌入业务流程，减少维护成本。
   • 引入AI技术自动落标、血缘管理，提升效率。
5. 落地平台支撑：
   • FastData治理套件：支持元数据管理、数据资产目录、数据质量评估、数据安全、算法模型部署。
   • 特点：云原生架构、实时数据采集、主动治理、低代码开发。

四、Gartner五步法构建治理体系业务案例

1. 步骤说明：
   1. 识别数据治理缺失导致的业务问题。
   2. 关联业务绩效与信息价值，量化业务影响。
   3. 定义治理的人员、范围、流程及技术方案。
   4. 绘制方法论路径与财务效益，定义成果交付。
   5. 计算TCO与ROI，预测不采取行动的财务成本。
2. 关键建议：
   • 讲述故事，明确成果与业务关联。
   • 基于数据和分析的战略及运营模式，增强说服力。

五、结语与声明

1. 数据治理是企业数字化转型的核心战略。
2. 结合自身基础，制定匹配的数据治理体系。
3. 滴普科技与Gartner内容相互独立，均强调其信息来源的独立性与可靠性。