数据治理

电力营销基础数据治理的意义是提高电力营销系统基础数据质量的重要性。根据查询相关资料信息显示，基础数据是信息系统的生命线，是营销各项工作开展和分析决策的核心所在，科学运用各种方法，有效提高基础数据质量，只有这样才能更高效、及时、精准的占有数据资源，支持人员进行科学的决策。

188年汉灵帝采纳刘焉的建议 [32] [33] ，将负责监察各郡的刺史赋予兼有地方军政权力，以加强对各郡的控管，并且将部分刺史升为州牧，由刘姓宗室或重臣担任 [34] 。这一措施使得州正式成为一级行政区，虽有利于镇压各地叛乱，但当朝廷发生内乱后，掌握地方权力的州牧及刺史纷纷割据一方，不再受朝廷节制。例如益州牧刘焉割据巴蜀，借由五斗米道首领张鲁占领汉中 [35] ，切断与朝廷的关系。东汉为解决黄巾之乱而制定的州牧制度，在朝廷不断衰弱下，反而开启群雄割据的局面。 [36]

推荐的话觉得亿信睿治不错。感觉是适合大中小企业使用的数据治理系统。能够较好地涵盖各个类型的企业，同时对数据的安全性是有很好的保障的，而对于之后的技术支持和培训也是有很完善的计划的。

1.需要企业高层支持，将数据治理工作放在企业重点工作中，保证对数据治理项目人力物力的投入，提高数据治理相关部门和人员的执行力。 2.建立完善的数据治理组织，数据治理管理制度，并明确组织内各角色的职责。数据治理团队可由业务部门牵头，IT部门联合组成，然后结合企业的现状，制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等，颁布相关的数据治理的企业规章制度 3.建立数据规范。数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，为评估企业数据质量，并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则，数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。 4.需要功能强大的数据治理工具。数据治理需要在数据采集、处理、分析、应用到归档销毁的全生命周期里，对数据的质量、数据标准进行管控，为企业提供规范统一且高质量的数据资产。数据治理工具包括元数据管理工具、主数据管理工具、数据标准管理工具、数据质量管理工具等，亿信华辰自主开发的睿治数据治理平台包含元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块，各功能模块可按照企业实际需求自由组合，是目前市面上最成熟且功能最强大的数据治理平台工具。

一、流处理二、并行化三、摘要索引四、数据可视化

数据治理的定义：数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作,是对数据的全生命周期管理。数据治理是确保有效地利用数据以支持组织实现其目标的一组策略，过程，标准，度量和角色。简而言之，数据治理是一个框架，可以帮助组织更好地管理数据资产。它确定了负责确定整个组织中数据的安全性和质量的职责和过程。数据治理明确了授权谁在什么情况下使用哪种技术对什么数据采取什么行动。精心设计数据治理策略对于所有企业都至关重要。数据治理关键架构：元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、数据安全以及数据生命周期。同时连同业务部门，按照产品线进行划分，小范围内快速验证和迭代数据治理相关的方法、流程、规范，然后再复制推广。总体的思路就是：定规范，建平台，建体系。元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力。数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性。数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议。数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率。数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。生命周期：管理数据生命周期，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

中翰软件是一家专注数据治理长达15年的企业，他公司的企业数据治理平台技术成熟，可以解决不同企业的数据问题。

我们如何朝着更主动的架构和数据治理模式前进？第一个要求是我们开始在多领域 MDM 系统中直接授权数据，分离传统 CRM 和 ERP 系统中的数据录入。当录入系统和记录系统为同一个系统时，应用程序架构很简单。CRM 和 ERP 系统变成主数据的消费者 — 它们不再创建它。但是，为了实现此有价值的简化，需要灵活、用户友好的界面。它有助于创建针对不同业务用户（从临时用户到专家）组的用户界面版本，同时仍然具有完整的数据管理控制台，数据管理员通过该控制台可处理需要人为判断的问题，并跟踪数据质量度量标准和解决异常。多领域 MDM 系统本身的角色发生变化，从在别处输入或更新的数据的被动接收者和整理者变为原始录入系统和记录系统。新记录或修改后的记录通过内部数据治理规则后，MDM 系统通过实时或接近实时的中间件将经过认证的记录发布到 CRM 和 ERP 系统以及所有数据仓库或分析系统。如果不需要实时或接近实时的反馈，新记录和更改后的记录可排队等候，以便通过批量集成与企业的其它系统同步。这一变化还消除了主要的复杂性原因。MDM 系统成为了源系统，企业中的其它应用程序和数据库成为消费系统，而不是让处于复杂源系统网络的中心的 MDM 系统位于左侧，而消费系统位于右侧。因此，省去了接近一半的系统集成工作量，并且还省去了映射源系统和其独立且特殊方法（允许数据录入返回到 MDM 系统）的工作。这看上去是一个激进的步骤，但是它实际上是长期趋势的延续。当企业应用程序套件最初变得通用时，公司假设它们的新 CRM 或 ERP 系统是唯一的真相来源。但是，随着时间的推移，公司沦为扩散系统和数据库的牺牲品。因此，没有一个前台或后台系统拥有完整的主数据集。如果您将要添加一个多领域 MDM 系统并承认 CRM 和 ERP 系统并不是设计用于管理主数据，为何不进行下一步骤并取消它们的创建、更新或删除主数据的功能，而是允许这些系统只能读取和处理主数据呢？

睿治数据治理平台是亿信华辰完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品，九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系。 睿治始终站在国内顶尖梯队，广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等最新技术。同时引领国内行业发展趋势：1、数据质量自动探查，内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法；2、数据关系智能构建，基于存储过程、sql、数据库定义，自动理解数据之间的关系；3、资产目录主动感知，活化更新等先进技术，确保成为当之无愧的领头羊。

　　数据治理在“大数据”成为热词后，更加被业界关注。大数据带来的一个显著变化是，大量数据来自于数据中心之外，包括笔记本电脑、平板电脑、智能手机以及传感器、社交网站等。数据量激增，数据类型也变得多样。数据散落在不同的系统中，哪些数据是可信的？数据是否面临更大的风险？如何从海量数据中获得洞察？大数据时代，企业更加需要数据治理。 　　“数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科，目前业界对它的定义还不完全一样。”IBM全球企业咨询服务部业务分析与优化团队副合伙人谢国忠说，数据治理（Data Governance）是围绕将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作。数据是企业最大的价值来源，同时也是最大的风险来源，数据管理不佳通常意味着业务决策效果不佳以及更可能面临违规和失窃。而利用规则的可信数据有助于组织的业务创新――提供更好的服务，提升客户忠诚度，减少合规及报表要求所需工作，并提升创新能力。 　　国内企业数据治理成熟度不高 　　“在过去几年中，数据治理的目标也在发生转变。”曾经帮助金融、航空、海关、电信、电网等行业客户做过数据治理项目的谢国忠表示，“除满足监管和风险管理要求外，现在很多企业在说怎么通过数据治理来创造业务价值。如信息披露、行业领先以及精细化管理的需求。” 　　“目前国内大部分企业在数据治理方面还处于基本管理阶段。”谢国忠评价说，“有些公司说做了很多数据质量检查，做了数据归档、数据安全，但他们的问题是没有一个完整的体系。其次，怎么把这些领域串起来，他们没有方法论。第三，他们在观念上还达不到把数据当做核心资产来运作。”因此，谢国忠认为国内企业首先需要一套完整的数据治理体系。 　　他认为国内企业数据治理方面存在误区：觉得数据治理是很短期的行为，认为数据治理只是IT部门的责任，只把数据治理当成软件。实际上，数据治理不光是软件，还要有相应的流程、方法。 　　谈到数据治理的实践，IBM自身就是数据治理的典型代表。1992年之前，IBM在数据治理方面存在很多问题，没有明确的可依赖的数据源，没有明确的数据所有人，数据质量低下。1995年，IBM在ERP里面做了业务数据标准，将所有的业务定了15大类业务标准、79个分类子业务标准，这样全公司看到的是一个统一的业务定义。2004年，IBM成立了数据责任人论坛，2005年成立了数据治理委员会，之后又成立数据审核委员会。1992年，IBM全球有128个CIO、155个数据中心、80个Web拓展中心、31个不同的网络、16000个应用。通过数据治理，IBM简化了基础架构，并降低了管理的复杂度。2007年，IBM全球只有一位CIO，主数据中心变成了6个，Web拓展中心变成全球统一的网络，16000多个应用变成4000个左右。 　　在此基础上，IBM在2004年联合业界多家公司和学术研究机构，成立了数据治理论坛，并在此次论坛上，制定包括四大领域11个要素的数据治理框架和方法，来指导数据治理工作的开展。框架包括产出领域：数据风险管理、价值创造；驱动领域：组织机构/流程、管理制度、数据责任人；核心领域：数据质量管理、信息生命周期管理、安全/信息披露/合规；支撑领域：数据模型/数据架构、元数据/主数据/数据标准、质量审计与报告。 　　银行数据治理成功案例 　　在数据治理方面，由于政策方面的驱动力以及银行自身业务发展的需求使银行数据治理需求旺盛。中国银行业信息科技“十二五”规划中包括数据治理与数据标准专题，其中指出“十二五”期间，数据治理需要重点推进的核心领域包括：数据标准、数据质量、数据安全、数据架构，以及为了做好这些工作所必需的保障机制，包括政策、组织、流程、技术等方面。 　　IBM GBS部门帮助国内外银行做了多个数据治理的咨询项目，包括中国资产规模最大的商业银行。 　　“这家银行与同行业相比在技术方面是最先进的，已经做了数据质量、元数据等，但没有完整、统一的数据治理方法和配套的制度、流程；另一个问题是数据治理体系和架构还不完善。”谢国忠向记者介绍了这家银行在数据治理方面面临的挑战。 　　根据IBM数据治理框架和方法，GBS从四大领域11个要素对该行数据治理的现况进行评估，帮助该银行找到差距，并在此基础上分析问题，提出解决问题的建议。这一项目从2008年开始，2010年及2011年该行又相继启动了一系列相关的数据治理项目，包括全行数据标准化项目、数据架构优化项目、全行数据质量管理项目等。目前，该银行在数据治理方面在全国也走在前列。 　　再看某全球领先银行的数据治理案例。美联储认为该银行没有对信息的整合和质量进行足够的控制以确保合规的要求。而通过一到两年的数据治理，该银行通过了美联储的审计。该银行的高级副总裁Andrew Dunn认为，该银行数据治理取得成功的关键因素是，选择了一个有相关经验、流程和工具的合作伙伴能够加速数据治理在整个企业范围内的有效部署。 　　主数据管理需求突出 　　数据治理涉及11个要素，主数据管理就是其中非常重要的一环。Informatica公司高级副总裁兼首席信息官Tony Young就说：“加强主数据管理是企业获得一个完整、可信的数据视图的必经途径。” 　　主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单等。主数据管理旨在从企业的多个业务系统中整合最核心的需要共享的数据，集中进行数据清洗，并以服务的方式把统一、完整、准确的主数据分发给企业内的操作型应用和分析型应用，包括业务系统、业务流程和决策支持系统等。 　　Tony Young向记者表示：“MDM最核心的任务是导出‘黄金数据"。所谓黄金数据就是企业的关键业务数据，也是绝对真实的数据。此外，MDM还要反映主数据之间的关联性，比如客户与产品之间的关系、客户与客户之间的关系等。在数据仓库里，你很难找到这种关联性，而MDM能够轻易做到这些。”MDM和数据仓库之间也有区别，比如它们处理的数据类型不同，MDM是偏交易型的系统，而数据仓库属于分析型的系统。MDM和数据仓库两者可以互相促进，互为补充。Informatica MDM 的灵活数据模型可让IT团队在任何数据域中实施MDM，并可在同一数据模型中添加其他域及定义不同数据域之间的关系。Informatica MDM 可在企业内部或云中实施，也可作为两者的混合体加以实施。此外，它还可以作为多个MDM实例之间的全局性枢纽，部署于联合MDM体系架构内。 　　金融行业仍然是MDM需求最旺盛的行业，MDM资深专家、Information Difference公司总裁Andy Hayler表示：“一般来说，企业越大，遇到的数据管理方面问题就越多。大公司更容易采用相关的数据分析工具来解决其面临的数据问题。”但这并不是说MDM只适用于金融行业，比如Informatica公司的MDM产品已经在24个行业中得到了应用，包括医疗、石油、公共事业等行业。

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。1.理：梳理业务流程，规划数据资源对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。3.存：大数据高性能存储及管理这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

主数据与参考数据是在企业数据管理中重要的两类数据，首先我们要明白主数据和参考数据的定义，详情请见下表：定义特征距离主数据（Master Data）具有高业务价值的、可以在企业内跨流程跨系统被重复使用的数据、具有唯一、准确、权威的数据源通常时业务时间的参与方，可以在企业内跨流程、跨系统重复调用；取值不受限于预先定义的数据范围；在业务时间发生之前就客观存在，比较稳定；主数据的补充描述可归入主数据范畴。实体型组织、客户、人员基础配置参考数据（Reference Data）用结构化的语言描述属性、用于分类活目录整编的数据通常有一个有限的允许/可选值范围；静态数据，非常稳定，可以用作业务/IT的开关、职责/权限的划分湖统计报告的维度合同类型、职位、国家、币种由此可见，主数据的错误可能会导致成百上千的事务数据错误，因此主数据的管理重点是确保同源多用、重点进行数据内容的校验等。而参考数据内容的变更通常会对现有流程、IT系统产生影响，因此参考数据的管理重点在于变更管理和统一标准管控。在数据治理过程中，治理主数据必须要结合业务及数据的特点进行分析。举例说明，客户主数据治理的实践。客户数据是企业最重要的主数据之一，几乎贯穿所有业务经营活动。客户数据在全流程中的及时性、准确性、完整性、一致性、有效性、唯一性是业务高效运作、经营可控的重要保障。随着业务发展，华为客户数量迅速增长，客户数据种类复杂多样，因此要构建客户数据管理和服务化能力，以满足经营分析、交易打通、内外部遵从、客户价值挖掘等核心要求，支撑面向多BG的战略转变。相信通过上述内容，大家对参考数据与主数据有了基本的了解。最后，企业业务活动中可能产生或使用的其他数据往往都基于主数据与参考数据。举个例子，事务数据是业务和流程中产生的记录。事务数据会调用主数据和基础数据。因此，事务数据的治理重点就是管理好事务数据对主数据和基础数据的调用，对于引用的基础数据和主数据，要尽可能调用而不是重新创建。由此可见，主数据与参考数据是企业打造数据帝国的基石，是企业数据治理之道的着手之处也是着力之处。数据架构1万左右一对的音箱选择,真力好还是丹拿好精选推荐广告数据治理之参考数据与主数据管理1012阅读·0评论·0点赞2022年5月11日干货丨一组图详解元数据、主数据与参考数据5882阅读·1评论·4点赞2019年5月10日数据管理知识体系指南（第二版）-第十章——参考数据和主数据-学习笔记897阅读·0评论·0点赞2022年11月18日数据库基础知识——参考数据库基本概念6版238阅读·0评论·0点赞2018年11月28日先说说什么是主数据和参考数据？1276阅读·0评论·0点赞2022年7月23日一文理解主数据和参考数据5736阅读·1评论·1点赞2021年12月14日华为手机助手下载，终身免费！精选推荐广告【数据治理】数据元、元数据、主数据、参考数据概述7500阅读·0评论·8点赞2022年4月24日DAMA-第十章（参考数据与主数据）578阅读·0评论·0点赞2022年7月16日第十章参考数据和主数据1445阅读·0评论·0点赞2021年11月25日数据分类（数据视角）——主数据、交易数据、参考数据、统计分析数据、元数据...3839阅读·0评论·0点赞2018年4月8日CDGA考试-第10章参考数据和主数据_重要知识点（17）195阅读·0评论·0点赞2022年5月6日B树与B+详解125阅读·0评论·0点赞2018年6月26日什么是主数据8350阅读·2评论·8点赞2021年7月21日什么是数据、元数据、主数据和参考数据？3749阅读·0评论·4点赞2021年4月22日【数据治理】数据治理之主数据管理657阅读·0评论·1点赞2022年7月2日数据治理周周谈（二）—主数据管理566阅读·0评论·0点赞2022年5月13日第十章 参考数据和主数据485阅读·0评论·1点赞2021年9月24日华为数据分类管理框架及数据治理方法402阅读·0评论·0点赞2022年4月25日企业数据治理之主数据管理53阅读·0评论·0点赞2022年10月15日去首页看看更多热门内容

1、医疗行业大数据数据治理痛点 医疗行业的大数据，存在数据收集、存储、整合、管理不规范的情况，导致数据利用率不高；加之跨部门、跨机构之间数据共享机制的缺失，“信息孤岛”现象普遍，直接影响到大数据的有效利用。 2、医疗行业对数据治理的要求 （1）数据采集环节：存在海量多源异构数据，数据采集工具需覆盖全业务、多终端、多形态的数据。 （2）数据处理环节：需要标准化的数据处理工具，将汇集整合的数据，与国际标准、国家标准、行业标准进行比对，转换为统一格式的标准化数据。 （3）数据质控环节：可通过数据逻辑校验，对数据的完整性、准确性、一致性、关联性、规范性、可用性等方面的质量进行评价管理，并及时对汇总数据进行修正，从而提高数据质量。 （4）数据安全环节：需要满足数据采集、传输、存储、处理、交换及销毁等各环节的数据安全防护需求，实现数据的分类分级管控、权限管控、敏感数据监控、数据操作异常行为监控、数据加密等服务。 （5）数据应用环节：需要面对辅助诊断、精准医疗、临床科研等数据应用场景，提供便捷的数据查询、分析和展示服务，并基于一定的安全保障措施，实现数据流全流程留痕、可查询、可追溯。 3、医疗行业数据治理工具全景 中国电子技术标准化研究院新出的《数据治理工具图谱研究报告（2021版）》中，将数据治理工具分为三层，数据战略层、数据管理层和数据操作层，如下为全景图谱。

大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据等问题，就需要对非标数据进行处理，数据治理和数据清洗搞混，可从以下方面进行区分：一、对象不同 数据治理主要是宏观上宏观上对数据的标准化处理 数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程 二、处理方式 三、角色方面

大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据缺失等问题，就需要对非标数据进行处理，涉及到数据治理与数据清洗，常常把数据治理和数据清洗搞混，可从以下方面进行区分：一、概念不同 数据治理主要是宏观上对数据管理，由国家或行业制定制度，更具有稳定性。数据清洗是数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗，规则由自己设定，数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程 二、处理方式 数据治理由各种行业制度， 三、角色方面 数据治理属于顶层设定、具有权威性，数据清洗由需要部门提出的，随意性比较强。

数据治理和数据管理简单来说治理就是管理的管理。管理你得遵循一定得标准规范体系，一定得流程，一定得组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督得职责。既管理执行得依据是治理规范体系。：数据中台和数据湖这个要解释清楚不太容易，因此我尽量做简化。数据湖一般是公有云服务商提出得一个概念，即企业得结构化，非结构化数据都可以全部采集和存储到我这里来。数据湖就是一个大得存储站，这个存储是分布式可无限扩展得，存储过来得数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。在存过来后，数据湖再提供一些标准得开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类接口，计算引擎接口，流处理接口等。提供接口得目的也很简单，你能够方便得使用你存储过来得数据。数据湖得存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库采集过来得数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。数据中台简单来说企业共享数据能力下沉并对外开放。数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。企业实际在建数据中台的时候实际很少用数据湖这个概念。两者的对比映射如下：数据中心对于数据中心这个词，原来在BI系统应用里面也经常出现。但是现在数据中心一般特指IT基础设施，大的公有云数据机房等，在BI系统或数据中台里面都很少用这个词。即数据中心这个词偏IT硬件基础设施层面了。

来自德勤咨询： 德勤Deloitte 上期文章，我们从顶层设计的视角，解读了银行如何在数据治理整体架构下制定数据战略并设计组织架构。有道是“不立规矩，无以成方圆”，对于一家金融机构，顶层设计的落地与实现，需要通过建章立制来指导和规范数据治理各项日常工作的开展，从而达到数据质量真正有效提升，并最终使得数据赋能企业的发展。 本期，我们将聚焦数据治理建章立制工作， 通过“明确组织职责”、“构建制度体系”与“持续运行优化”三个步骤 ，介绍如何结合银行业金融机构的数据管理现状，搭建数据治理制度体系，激活各参与方的数据治理工作，形成常态化、科学化管理机制。通过制度运行阶段的持续优化，使银行能够不断与时俱进，响应内外部的管理要求，助推自身数字化变革。 数据治理的顶层设计，明确了数据治理的归口管理部门。而推动数据治理工作在全行的落地生根，离不开银行各参与方的协同与配合。明晰各参与方的职责，理顺银行各部门间、各级机构间工作的协同关系，梳理数据治理领域各主要板块的管理流程，是构建制度体系的基础。 数据治理领域的协同工作，涉及银行前、中、后台众多部门，在数据治理归口部门的统筹下，各参与方依托各自部门的专业能力与数据管辖权，协同配合归口部门，开展数据治理工作。 其中，业务与职能部门，作为各自部门数据的所有者和负责人，在源头上接触一手数据，熟悉数据属性和内涵，是银行数据的“业务管家”，协同承担数据标准制定、数据质量管理与数据分析应用职责。 而IT部门则负责建立、完善、维护企业的数据架构，建立专业的数据管理平台与工具，承担数据管理的技术支撑和信息安全职责，是内部数据的搬运者、维护者或加工者，负责支撑数据的分析和应用，是银行数据的“技术管家”。 “指引”要求银行的数据治理体系覆盖所有的分支机构与附属机构，这意味着数据治理工作必须自上而下，从总行或母行全面覆盖到各个分行、支行、附属公司、甚至境外机构。从这个角度出发，对银行而言，总行不再单单扮演银行的总部去实施数据治理工作，同时也应定位于集团母行、母公司，去从集团的角度推动数据治理工作。所以，应该建立总行（母公司）与分支机构、附属公司之间的数据管理的沟通渠道，针对属地管理及不同附属公司的不同要求，采用“一体化”与“个性化”的管理策略，推动数据治理工作全方位开展。 u27a4一体化：各分支机构与附属公司应对自身数据负责。根据总行数据治理工作的统一要求，承担自身数据产生、存储等各环节的数据质量控制与数据安全保护等职责。由总行发现的质量等问题，涉及分支机构与附属公司的，应由该机构自身承担整改责任。 以BCBS239（国内称RDA-Risk data aggregation）为例，在推动全球系统重要性银行满足有效风险数据加总和风险报告的原则中，要求母公司应统筹的推进集团范围内的数据治理工作，以此保障集团能够收集加总跨国家、跨业态的不同机构内的风险数据，用于分析决策或监管报送。 u27a4个性化：面向不同的属地法规要求，银行应制定相应的数据管理策略。 以GDPR为例，中资银行如在欧盟境内设立有分支机构，该分支机构将被作为责任主体来强制执行GDPR（General Data Protection Regulation 通用数据保护条例）法律要求。有鉴于此，银行需在现有数据治理体系的基础上，优化个人数据隐私保护等管理内容，满足GDPR的要求。 | 第十八条 银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度，包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。 第二十五条 银行业金融机构应当加强数据资料统一管理，建立全面严密的管理流程、归档制度，明确存档交接、口径梳理等要求，保证数据可比性。 第三十三条 银行业金融机构应当建立数据质量现场检查制度，定期组织实施，原则上不低于每年一次，对重大问题要按照既定的报告路径提交，并按流程实施整改。 第三十七条 银行业金融机构应当建立监管数据质量管控制度，包括但不限于：关键监管指标数据质量承诺、数据异常变动分析和报告、重大差错通报以及问责等。。 ——《银行业金融机构数据治理指引》 | 构建银行数据治理制度体系，首先应符合银行的数据战略，其次应充分结合数据治理组织架构与管理现状，体现、贯彻和落实数据治理顶层设计要求，逐步将数据治理体系纳入全行的管理实践中。 根据数据管理的层次和授权决策次序，数据治理制度体系框架分为章程、专项办法、工作细则三级梯次，该框架标准化地规定数据管理的具体领域、各个数据管理领域内的目标、遵循的行动原则、需完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施等。 《数据治理章程》是银行最高层次的数据治理政策，是为指导全行数据治理、管理活动和防范数据风险的基础性政策，是建立和完善数据体系所必须遵循的基本原则和纲领，是确保数据治理工作得以有效开展，支撑各数据管理专项领域进行质量管理和最终应用的基本准则。 《数据治理章程》具体包含数据治理总则、管理范围、组织架构、专项规定、问题处理机制与相应的附则或附件。章程贯穿数据和信息的创造、传输、整合、安全、质量和应用的全过程，数据治理专项办法和细则，都应在符合《数据治理章程》原则和纲领的基础上制定。 数据治理工作涵盖内容广泛，涉及专业领域众多。银行需在《数据治理章程》的指引下，依托数据治理原则与组织架构职责，根据数据治理各专项领域的工作特点，制定各专项领域的管理办法，用来指导各项工作在全行的有序开展。 数据治理专项办法上承《数据治理章程》，下接工作细则，包含该专项工作的总则、工作内容与范围、组织架构与职责，定义了该专项工作下的主要工作任务。 以各专项管理办法为基础，进一步细化至各项工作的操作流程。通过各项流程细则的制定，将顶层设计贯穿至数据治理的日常工作之中，打通了数据治理在执行操作层面的“最后一公里”，指导一线工作人员按照规范化流程开展数据治理工作，为全行数据治理和提升奠定基础。 数据治理工作覆盖范围广泛，与业务运营、IT管理、信息安全等多个领域密切相关。在构建数据治理工作体系时，需厘清数据治理各专项领域的工作内容，划定工作范围，并明确数据治理工作与各相关工作的内涵差异和职责边界。落实到制度文本与流程细则，需确保数据治理制度体系整体内容的完整性，以及与各周边相关工作能有效衔接。 | 第十八条 银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度，包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。 银行业金融机构应当根据监管要求和实际需要，持续评价更新数据管理制度。 第十九条 银行业金融机构应当制定与监管数据相关的监管统计管理制度和业务制度，及时发布并定期评价和更新，报银行业监督管理机构备案。制度出现重大变化的，应当及时向银行业监督管理机构报告。 ——《银行业金融机构数据治理指引》 | 随着银行数字化能力的日新月异，银行间数据资产应用能力的较量愈发白热化，但决定其数据资产价值能否放大的根本，在于是否拥有科学的数据管理体系支撑。与此同时，各类数据相关监管要求也在不断深入， 正所谓“数据治理没有完成时”，对银行而言，数字化转型的进程，以及数据资产的增值，有赖于数据治理这一项长期持续性的工作。以制度体系作为基石，需要定期开展“体检”工作，确保其运行得益，与时俱进。 u27a4定期自查，分析制度体系运作情况 通过开展数据制度体系自查工作（如制度定期评估或内控评价工作），分析数据治理各项管理流程的运转情况，定期评估运作效果，识别运转不畅、效率低下的流程节点和原因，并予以解决和优化。 随着数据管控平台的普及，众多银行已开始将标准管理、质量检核、问题分发等流程纳入数据管控平台进入统一管理。通过数字化、智能化的方式，提升数据治理整体工作实效，也有助于银行及时发现流程运转过程中遇到的问题，帮助银行优化数据治理管理体系。 u27a4与时俱进，确保制度体系的前沿性 银行应结合数据治理的日常宣贯工作，掌握金融科技与监管科技的前沿动向，结合监管要求与行内自身情况，不断优化行内数据治理工作的技术能力与运行效果，并通过制度流程加以固化，确保数据治理工作的持续发展。 数据治理制度体系的形成，是对银行整体制度体系的补充与完善。规范的制度体系是数据治理这棵参天大树生长的土壤与养分，在它的滋养下，数据治理的持续发展与深入便“有法可依，有章可循”。本文作为数据治理系列文章的第三期，探讨了如何通过建立制度体系，激活工作机制，推动数据治理体系的长效和良性运转，下一期我们将从考核体系的建立，数据管理奖惩机制的有效运行来进一步保障银行数据治理体系的落地运行。

数据治理，大体上可以总结为四个阶段：企业数据结构梳理与盘点，构建数据资产库规范管理流程、数据标准、提升数据质量输出数据的直接价值数据数据的挖掘价值其中，前两个阶段偏重搭建基础，形成核心数据标准，针对关键性的问题，建立数据全生命周期的管理流程。这时候主要目的是为数据部门形成一套管理数据资产的能力，同时为数据管理部门形成数据管理的工作环境。通过前两个阶段的建设，企业基本具备了数据治理的能力，到了第三阶段就可以围绕用户、业务直接提供高质量数据服务。并在服务的过程中，反过来推进流程与标准的持续优化。第四阶段，数据累积沉淀成为知识，借由知识之间的相互关系，形成知识图谱，进而挖掘出更高的数据价值。例如：发现市场热点与需求，实现产品创新服务；加强信息联动，提升企业风险防控能力；利用大数据技术提升经营管理水平，实现精细化经营决策等等。数据治理不是一个临时性的活动，从业务、数据、管理三个维度，需要一个长效机制来进行保证。在大数据时代，经过治理的数据会在企事业单位的发展进程中，迸发出更大的价值。

数据治理是流程、角色、政策、标准和指标的集合，可确保有效和高效地使用信息，使企业能够实现其目标。它建立了流程和职责，以确保整个企业或企业中使用的数据质量和安全性。数据治理定义了谁可以对什么数据、在什么情况下、使用什么方法采取什么行动。

1、数据治理能否成功很大程度取决于领导的级别，CFO，CMO，CIO都在维护各自专业领域的利益，但鲜有CDO，因此，不要看公司怎么说，得看它怎么做，凡是要干大事的，组织和领导的调整都是第一步。2、数据治理团队打铁也要自身硬，关键时候要能顶上去，临阵磨枪是没用的，这个非常遗憾，别说叫合作伙伴帮忙，起步的时候，来100个也没用。3、没有十年以上的做数据的复杂经历，不要轻易去负责数据治理项目4、任何数据治理策略都应该纳入公司数据管理的流程，否则就不要制定这个策略。5、数据治理要能倒逼源头的信息化或数字化改革，唯一的希望是让老板能看到数据的更多价值，因此，数据治理要能跟数据价值变现紧密协作，两张皮是没有可持续性的，只能靠强制监管”续命“。

重点的话，从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。

大数据时代的到来，让政府、企业看到了数据资产的价值，并快速开始 探索 应用场景和商业模式、建设技术平台。但是，如果在大数据拼图中遗忘了数据治理，那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的，因为很经典的一句话：Garbage in Garbage out。 当你处理或使用过大量数据，那么对“数据治理”这个词你一定不会陌生。你会思考数据治理是什么？数据治理是否适合你？如何实施。简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何收集、验证、存储、访问、保护和使用数据。数据治理也还包括谁来查看，使用，共享你的数据。 随着大数据时代的推进，以上这些问题日益突出，越来越多的企业依赖采集、治理、储存和分析数据，并实现他们的商业目标。数据变成了企业的盈利工具、业务媒介和商业机密。数据泄露会导致法律纠纷，还会令消费者对公司的核心业务失去信心。 如果抱着侥幸的心理，让各个业务部门自己管理数据，那么你会缺乏有效的数据管理，甚至各部门会自己做自己的。你无法想象各个部门按随心所欲地自己生产、储存、销售产品。数据使用不当就像库存使用不当一样，会给企业造成沉重的损失。因此必须制定一项测量用以保证所需数据的有效和安全，可用性，这就是我们要谈的“数据治理”。 数据治理策略必须包含完整的数据生命周期。策略必须包含从数据采集、清洗到管理，在这个生命周期内，数据治理必须要有关注以下内容： 数据从哪里来，数据怎么来 这是数据生命周期的起点。数据来源决定了数据治理策略的基础。例如数据集的大小就由数据来源所决定。是从目标市场、现存用户和社交媒体收集数据？还是使用第三方收集数据或者分析你收集的数据？输入数据流是什么？数据治理必须关注这些问题，并制定策略来管理数据的采集，引导第三方处理他们收集的数据或者分析你收集的数据，控制数据的路径和生命周期。 数据校验 通常数据源都是非常庞大且多样的，这是一个让数据管理者非常头疼的问题。将数据噪音和重要数据进行区分仅仅只是开始，如果你正从关联公司收集数据，你必须确保数据是可靠的，对于那些几万、几十万、甚至成百上千万的复杂关系数据，单靠人为的通过Excel对进行数据清洗已经不太现实，需要专业的数据清洗工具或系统对海量复杂关系数据进行批量查询、替换、纠正、丰富以及存储。将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。比如：需要手工编写程序收集的元数据，系统帮你自动获取；需要人工识别或编写代码实现的数据质量检查，系统帮你自动识别问题；用文档管理的数据字典，系统帮你在线管理；基于邮件和线下的流程，系统帮你线上自动化。当然，系统并不是万能的，数据治理的软件工具与其他软件工具一样，没有什么神奇之处，没有数据治理人员的参与和数据治理工作的推进，软件再完美也无法完成数据治理整个过程。这也是为什么数据治理咨询服务一直有其市场，以及为什么国内大部分单纯数据治理软件项目未能达到预期目标。 数据治理必须解决存储问题 而数据存储和数据集的大小有密切关系。大数据的存储必须是在安全的冗余系统之中。常常利用层次体系，根据使用频率来存储数据。这样一来，昂贵的在线系统提供的是被频繁请求的数据，而请求频率较低的数据则存储在便宜，可用率较低的系统上。当然，一些请求频率低但是敏感的数据如果存储于安全性较低的系统上，风险会大大提升。因此，在制定数据存储方案时，良好的数据治理策略必须考虑到方方面面的因素。 数据治理必须建立访问管理制度，在需求和安全性找到平衡点 明确访问者的权限，只能访问他们对应权限包含的数据。只有合法请求才能够访问数据，而敏感的数据需要更高的权限和更严密的验证才可以被访问。只向具有特定安全级别的用户开放。应该对用户和数据本身设置访问级别，管理账户时，应与人力资源部和采购部紧密互动，这一点非常重要，因为这样可以及时地使离职员工和停止合作的供应商不再拥有访问权限。处理好这些细节以及确保数据所有权和责任，这是构成完整的数据治理策略的一部分。 数据的使用/共享/分析 如何使用数据是数据治理之后一项重要的内容，数据可能会用于客户管理，提高客户体验，投放定向广告，用户应用系统初始化基础数据工作，辅助应用系统建设，提供市场分析和关联公司共享数据。必须仔细界定哪些数据可用于共享或者用于营销，并保护它们免遭攻击和泄露，因为数据本来就应该被用于纯粹的内部用途。让用户知悉采集数据的所有公司都会遵守数据安全和保证的规定。能够确保数据被合理合规的使用，也是数据治理重要的一项内容。 收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分 收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分，必须要有一个全面的策略来解决这些问题以及其他安全问题。数据安全计划必须是有效且可用性高，但是数据生命周期的所有部分都很容易受到攻击和由于粗心造成的破坏。你必须在数据治理中确定数据安全计划，包括访问控制，静态数据，数据加工，数据传输之后的加密等。 管理/元数据 没有管理的数据生命周期是不完整的。例如，将元数据应用于一段数据，用来进行识别检索。元数据包含数据的来源，采集或生成的日期，信息访问的级别，语义分类及其他企业所必须的信息。数据治理能建立一个元数据词汇表，界定数据的有效期。请注意数据也会过期，过期之后我们只能用于 历史 数据的分析。 数据治理创建的过程中可能会在企业内部遭到一些阻力，比如有的人会害怕失去访问数据的权限，而有些人也不愿意和竞争者共享数据。数据治理政策需要解决上述问题，让各方面的人都可接受。习惯了数据筒仓环境的公司，在适应新的数据治理策略上面会有困难，但如今对大型数据集的依赖以及随之而来的诸多安全问题，使创建和实施覆盖全公司的数据策略成为一种必然。 数据日益成为企业基础设施的一部分，在企业一步步处理各种特定情况的过程中形成决策。它以一次性的方式作出，常常是对某一特定问题的回应。因此，企业处理数据的方法会因为不同部门而改变，甚至会因为部门内部的不同情况而改变。即使每个部门已经有一套合理的数据处理方案，但这些方案可能彼此冲突，企业将不得不想办法协调。弄清数据存储的要求和需求是一件难事，如果做得不好，就无法发挥数据在营销和客户维系方面的潜力，而如果发生数据泄露，你还要承担法律责任。 另外在大企业内部，部门之间会展开对数据资源的争夺，各部门只关注自身的业务情况，缺乏全局观念，很难在没有调解的情况下达成妥协。 因此公司需要一个类似数据治理委员会的机构，他的职责是执行现有数据策略、挖掘未被满足的需求以及潜在安全问题等，创建数据治理策略，使数据的采集、管护、储存、访问以及使用策略均实现标准化，同时还会考虑各个部门和岗位的不同需求。平衡不同部门之间存在冲突的需求，在安全性与访问需求之间进行协调，确保最高效、最安全的数据管理策略。 建立数据治理委员会 负责评估各个数据用户的需求，建立覆盖全公司的数据管理策略，满足内部用户、外部用户甚至法律方面的各种需求。该委员会的成员应该囊括各个业务领域的利益相关者，确保各方需求都得到较好地满足，所有类型的数据所有权均得到体现。委员会也需要有数据安全专家，数据安全也是重要的一环。了解数据治理委员会的目标是什么，这一点很重要，因此，应该思考企业需要数据治理策略的原因，并清楚地加以说明。 制定数据治理的框架 这个框架要将企业内部、外部、甚至是法律层面的数据需求都纳入其中。框架内的各个部分要能够融合成一个整体，满足收集、清洗、存储、检索和安全要求。为此，企业必须清楚说明其端到端数据策略，以便设计一个能够满足所有需求和必要操作的框架。 有计划地把各个部分结合起来，彼此支持，这有很多好处，比如在高度安全的环境中执行检索要求。合规性也需要专门的设计，成为框架的一部分，这样就可以追踪和报告监管问题。这个框架还包括日常记录和其他安全措施，能够对攻击发出早期预警。在使用数据前，对其进行验证，这也是框架的一部分。数据治理委员会应该了解框架的每个部分，明确其用途，以及它如何在数据的整个生命周期中发挥作用。 数据测试策略 通常一个数据策略需要在小规模的商用环境中进行测试，用来发现数据策略在框架，结构和计划上的不足之处并进行调整，之后才能够投入正式使用。 数据治理策略要与时俱进 随着数据治理策略延伸到新的业务领域，肯定需要对策略进行调整。而且，随着技术的发展，数据策略也应该发展，与安全形势、数据分析方法以及数据管理工具等保持同步。 明确什么是成功的数据策略 我们需要确立衡量数据治理是否成功的明确标准，以便衡量进展。制定数据管理目标，有助于确定成功的重要指标，进而确保数据治理策略的方向是符合企业需求。 无论企业大小，在使用数据上都面临相似的数据挑战。企业越大，数据越多，而数据越多，越发需要制定一个有效的，正式的数据治理策略。规模较小的企业也许只需要非正式的数据治理策略就足够了，但这只限于那些规模很小且对数据依赖度很低的公司。即便是非正式的数据治理计划也需要尽可能考虑数据用户和员工数据的采集、验证、访问、存储。 当企业规模扩大，数据需求跨越多个部门时，当数据系统和数据集太大，难以驾驭时，当业务发展需要企业级的策略时，或者当法律或监管提出需求时，就必须制定更为正式的数据治理策略。

挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶...

数据治理从本质上看就是对一个机构（企业或政府部门）的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督（EDM）的过程， 通过提供不断创新的数据服务， 为企业创造价值。DGI（Data Governance Institute，数据治理研究所）认为，企业不仅需要管理数据的系统，更需要一个完整的规则系统以及规章流程。数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容，因此在整个企业范围内，包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等，都需要经过仔细考量，以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性、和安全性，确保在整个数据生命周期中，都具有较高的数据质量。总体来说，数据治理的目标就是提高数据质量，将数据价值最大化。具体而言，数据治理的任务包括以下几点：● 构筑适配灵活、标准化、模块化的多源异构数据资源接入体系；● 建设规范化、流程化、智能化的数据处理体系；● 打造数据精细化治理体系、组织的数据资源融合分类体系；● 构建统一调度、精准服务、安全可用的信息共享服务体系。

数据治理包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的。亿信睿治数据治理平台，是一款智能、敏捷的数据全生命周期的管理应用平台，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。

“数字转型，治理先行”。在数字化转型趋势下，众多企业都在纷纷谈论数据治理，已经形成了一项共识，那就是数据是数字化转型的基础，只有做好数据治理，充分挖掘数据价值，才能更快、更好地推进数字化转型。落地到企业内部的数字化转型的具体工作中，企业数据管理面临着问题：比如企业业务协同与数据贯通问题、企业数据治理与IT架构不统一问题、企业运营管控的数据口径不统一不标准的问题、企业数据质量差无法满足业务应用的问题。上述问题都要依赖企业的数据治理来解决。企业数据治理普遍存在的困难和挑战主要有以下4个方面：1）找不到：业务人员/管理者不知道企业有哪些数据，各类数据都存储在哪个业务系统，没有一个统一的地方去搜索，也不知道该问谁要。2）看不懂：业务人员/管理者拿到了数据却看不懂，数据的描述方式具有很强的专业性和技术性，很难知道业务含义，也不清楚数据与业务之间的关系到底是什么，对于数据资产完全不清晰。3）用不了：企业数据分散、多源、异构，各业务系统数据质量差、数据标准不统一、数据整合困难，导致数据不能直接使用。4）管不住：数据治理是一个组织的全局性项目，需要跨组织的沟通协调，而任何一个单一部门都很难直接协同其他平级部门，需要有企业级统筹的组织和统一的管理方式来运营。美林数据提供咨询+产品+实施的成熟一体化服务，保障数据治理工作落地。美林数据治理解决方案整体框架自顶向下包括数据战略、数据管理能力成熟度动态评估、数据规划、湖仓建设、数据治理、数据门户和智能应用，其中数据运营、安全保障作为底层的重要基座，保障数据治理活动正常开展。围绕数据治理解决方案整体框架分别介绍每个阶段的工作内容：1）数据战略：数据战略是确定数据治理的方针与策略，解决数据治理工作怎么管的问题。数据战略阶段主要有3项工作，第一：制定企业数据战略目标，进行企业现状盘点、数据管理能力成熟度评估和制定企业数据战略；第二：制定企业数据管理办法，包括制定一套数据管理制度、一套数据管理流程和一套数据管理组织架构；第三：构建企业数据治理体系，包括制定一张企业业务域蓝图、一套企业数据标砖规范和一套企业统一数据模型。2）湖仓建设：数据仓库解决了结构化数据的问题，数据湖解决了非结构化数据的问题，美林提出湖仓一体的方案，将结构化数据和非结构化数据结合，支撑数据治理及数据应用。3）数据治理：数据治理方法很多，常见的比如顶层设计、标准先行、技术驱动、项目建设等，美林根据多年的探索和实际应用经验，提出了业务价值驱动数据治理的新理念：（1）业务先行、价值驱动：以切实需要的业务场景和核心利益为出发点，驱动数据治理，倒逼提升数据质量。（2）标准为基、融合推进：当前企业或多或少都经历的多年的信息化建设，很少有企业能一开始就制定好数据标准，并在所有的系统建设中都严格遵守这个标准。美林数据对此创新性的提出了“融合先行，终向统一”的思路，对存量系统和新系统的数据治理实行分而治之。针对存量系统，为了不影响业务运行、避免系统改造、降低历史数据影响，美林采用统一接入、映射关联的方案，满足跨业务应用的需求，解决一物多码的问题。针对新系统，自动执行标准，依靠自动化方式进行数据核查，为数据标准化工作开展提供抓手，持续支撑数据标准化工作。（3）AI赋能、增强治理：数据规模的指数级增长给数据治理工作带来巨大压力，传统人工方式做数据的清洗、分辨与调优使治理工作耗时冗长，带来高昂的人力成本，且愈发难以满足智能应用对数据在规模量与质量的高要求，传统的人工数据治理工作已变得捉襟见肘。美林数据依托自身人工智能等新技术，应用于数据治理的模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理等模块，还具备算法中心，可以兼容企业已有算法和第三方算法，最终实现数据治理的“自治与自我进化”。4）数据门户：解决数据怎么用、怎么找数据。对于数据专业人员通过数据地图，可以通过数据地图来寻找自己需要的数据集，组装自己需要的宽表。对于技术专业人员，可以通过共享服务来寻找应用开发所需要的数据API，支撑业务应用的数据服务需求。对于企业全部人员，可以通过企业知识库统一管理和检索企业文档数据。5）智能应用：通过前面的数据规划、湖仓建设、数据治理等工作，可靠、可用的数据要素已经被创造出来，数据的消费者和应用的开发者能够更好地使用数据，让数据要素的价值真正体现在业务上。

全国公安视频图像数据治理专项行动工作方案时间：首先随着公安各类信息系统及其相关数据资源的规模和复杂度日益增大，实战应用中各数据项、系统平台相互独立，数据台账冲突频现，数据接口不对齐，配置变更和字段匹配繁琐，信息应用异常原因难以定位，线上线下业务联动困难，数据安全边界不够明确，业务应用中条块分割、烟囱林立、信息孤岛等问题突出。其次为持续推进公安大数据智能化建设战略，全面提升公安机关核心战斗力，认真贯彻落实相关会议精神，切实提高公安视频图像数据质量，充分挖掘视频图像价值，全力支撑公安实战应用。围绕“数字警务、智慧公安”，按照“谁建设、谁整治，谁管辖、谁整治”的原则，由公安大数据工作领导小组办公室于2021年2月制定了《全国公安视频图像数据治理专项行动工作方案（征求意见稿）》。根据文件精神，将在全国范围公安体系内部组织开展视频图像数据治理专项行动。集中整治、解决视频图像设备基础信息、图像数据、重点人员人像轨迹数据、视频流数据4类视图数据的数据质量问题，提升公安视频图像智能应用水平，建立数据治理闭环管理机制，并为公安各系统及数据的进一步智能化，大数据服务化提供助力。基于当前公安视频图像应用数据实际状况，抽取数据汇聚元数据池，转换数据治理业务台账和接口集群，清洗构建数据资产专题库。归纳总结数据资产应用和数据流转中的实际问题经验，形成自动化、数值化、智能化的数据治理工具体系。最后自动化指借助信息化手段自动且及时完成数据处理动作；数值化指基于统计学规律对数据质量进行监测、挖掘数据价值；智能化指建立数据模型，依托人工智能技术，紧密结合业务实现数据治理的技术支撑能力。

我最近看的一本新出版的书——《企业数据治理那些事》，里面有详细介绍数据治理的一些知识，还有不少做过数据治理的企业的一些心得，内容很丰富，很有用，推荐你看下。

银行数据治理自查报告范文（精选5篇） 　　时光在不经意中流逝，一段时间的工作已经结束了，回想这一段时间的工作，获得了成绩，也存在着问题，好好地做个总结并写一份自查报告吧。我们该怎么去写自查报告呢？下面是我整理的银行数据治理自查报告范文（精选5篇），欢迎阅读，希望大家能够喜欢。 　　银行数据治理自查报告1 　　根据自治区银行工作会议安排，我联社于今年五月起在全辖集中开展了一次以提升联社形象为目的，以整肃行风行纪为目标，以全体员工为教育对象，以信贷岗位人员为重点的“阳光信贷”整肃行风行纪职业道德教育活动，通过此次活动，我对照自身自我检查，现报告如下： 　　 一、在学习上 　　作为一名部门经理，我在平时的工作中，能够积极学习信贷业务及相关知识，较熟悉地掌握了业内知识，但仍不够努力，总是沿袭一些以往的经验办事，不能够满足个人和工作对知识的需要，没有深层次的去钻研开创一些新的业务处理方法，因此在以后的工作中仍应更加努力学习各类相关知识。 　　 二、在思想上 　　对于此次”阳光信贷”活动的开展，我作为一名中层干部，在思想上绐终高度重视，深知这项工作的重要性，不敢有丝毫懈怠。我深刻认识到”阳光信贷”活动的开展，不仅有效提升了我社的社会声誉，进一步拉近了与农民的关系，缩短办贷时间，提高了办贷的效率，而且实施“阳光操作”，把信贷工作置于社会和客户的监督之下，从源头上防范了贷款道德风险的产生，整改报告。 　　 三、在信贷管理上 　　自我被任命为部门经理以来，我能够时刻保持清醒头脑，在调查及审查贷款手续时，力求完善，不出差错，确保手续真实合法。但在贷后的检查上，存在一定的惰性，小部分的档案信息没有完善，对一些几千元额度的小额贷款，总是片面的认为手续办理的合规，片面的相信担保人，而没有更为细致的调查。此一问题在今后的工作中将做为重点予以改进，杜绝违规行为，降低贷款风险。 　　 四、内控制度的执行上 　　多年来始终坚持按章办事，努力执行好各项规章制度。但仍在一些细节的问题上出现漏洞，无截留贷款本息行为、擅自挂息等经营违规行为；无虚报费用，私设小金库待为；无擅自罚款，乱收手续费行为。 　　 五、工作作风上 　　我在工作中，兢兢业业，没有利用职权索要、接受他人财物的行为，也不曾经商、入股办企业，更无侵占集体财产的行为，无涉及黄赌毒等违法行为，始终保持一个信合职工的光辉形象。工作日的中午不允许外出就餐，是为了杜绝信贷人员中午喝酒后，下午不能正常办公，以及禁止吃拿卡要行为的一项行之有效的方法之一，但是在我身上仍然存在少数几次中午与朋友饮酒影响下午办公的现象。在今后的工作中，一定杜绝此类现象，规请领导与同事们监督。 　　此项工作的开展，非常必要，让我充分认识到，在信用社工作责任重大，想干好信用社的工作，更是要时刻保持清醒头脑，思想上不能有任何的懈怠，踏踏实实工作，老老实实做人，任何违规违法的行为都是对集体，对自己的不负责，通过此次合规工作的开展，通过这次对个人存在问题的剖析，我的思想受到了洗礼，得到了净化，在以后的工作中我一定会做好每一件事，努力争当一名优秀的信合员工。 　　银行数据治理自查报告2 　　近年来，银行卡在国内迅速发展，已成为广大人民群众购物消费、存取款、转账支付等金融活动的重要载体，但在银行卡业务快速发展的同时，也暴露出了诸多风险，有效地防范和控制风险是当前必须要解决的问题。根据粤农信联河源办发【20XX】14号文关于开展银行卡业务风险排查活动的通知，我社对银行卡业务的相关管理情况进行了自查，主要有以下几个方面： 　　 一、关于制度建设和岗位设置方面： 　　县联社关于银行卡业务方面制定了详细的相关管理规定和操作细则，我社根据县联社相关管理规定对我社银行卡业务涉及的各岗位进行了明确的岗位分工，组织员工学习了关于银行卡操作的具体流程、重点风险防范和控制等内容，对于银行卡的开卡、收回、销卡等都设置了授权复核、专项登记等，务求达到外部监督和内控管理的有效结合，相互制约和防范银行卡操作风险。 　　 二、关于业务管理情况方面： 　　对于银行卡的开销户、挂失、冲销、补正等分险类交易我社在实际业务操作中都严格按照县联社的相关管理规定进行操作，严格审查客户资料的真实性和有效性，杜绝违规操作，同时，我社也时常向客户派发关于银行卡安全用卡方面的宣传手册给前来办理业务的客户，向他们宣传有关防范银行业务风险的相关知识，确保我社银行卡业务健康安全地向前发展。 　　 三、关于自助设备业务管理情况方面： 　　目前我社还暂未安装有银行卡自助设备，因此我社暂无此项业务的相关内容。 　　 四、关于银联POS业务管理情况方面： 　　因为此项业务目前主要是由县联社负责安装、维护和管理，因此我社也暂无此项业务的相关内容。 　　 五、关于资金清算及差错处理情况方面： 　　对于客户的差错投诉，我社都第一时间安排专员负责跟进了解，并及时与县联社清算部门进行沟通解决，务求将损失和风险控制在最低范围。 　　 六、关于新业务开展情况方面： 　　我社目前并未开展珠江平安卡VIP卡、银行卡自助循环贷款、农民工银行卡特色服务等方面业务。 　　 七、关于科技开发管理情况方面： 　　此项业务主要由县联社相关部门负责。 　　 八、关于检查监督情况方面： 　　对于银行卡的各项业务操作，包括开销卡、挂失、冲正、卡保管等我社领导班子都定期或不定期进行检查，县联社稽核部门也会不定期派人前来进行检查指导工作，务求对银行卡业务的监督检查达到防范风险要求，使我们的广大客户能够安全用卡、放心用卡。 　　银行数据治理自查报告3 　　为防范化解运营操作风险，根据分行《关于开展20xx年运营业务操作风险排查的通知》的要求，我行成立了以主管行长挂帅的运营业务操作风险排查小组，开展20xx年运营操作风险排查工作，特别针对重点业务、重点环节和重点岗位进行认真仔细的排查，具体如下： 　　 一、运营主管履职情况。 　　通过屏打0307柜员属性与柜员责任制核对，未发现有相冲突现象，能合理确定劳动组合，正确划分柜员业务范围和权限，落实柜员岗位责任制。保证了ABIS系统安全运行与业务的正常办理。 　　对查库登记簿所记载情况与监控录象进行核对，未发现有作假现象。能严格执行网点查库制度，能做到每周查库一次；在日常营业期间，能监督柜员做好“一日三碰箱”；柜员现金箱交接时，能仔细核对现金箱个数。 　　能按规定及时做好会计监控系统预警信息的核实，组织核查各类会计业务差错、事故和违规行为，分析原因，提出处理意见，督促改进工作。对本机构内外部检查发现的存在问题能全面落实整改。 　　 二、代客办理业务。 　　通过对所有人员抽屉突击检查，没有发现有代保管有客户存单、存折、银行卡、身份证件等物品的现象。通过抽查监控录象，没有发现存在代客办理业务行为；办理挂失解挂、密码重置、存折重写磁条等应客户本人办理的业务是客户本人亲自办理；由他人代理的业务，代理手续齐全规范。 　　通过查看传票，单位存款转存通过91过渡转个人账户，支票收款人与进账单收款人不一致而进行入账的一象。 　　 三、内外部对账。 　　经核对对账单回收率比较高，对对账不符处理能及时、规范。运营主管能按照要求在对账不符对账回执清单上注明核对日期、不符原因及处理结果，并由经办员、运营主管签章后及时反馈对账中心。印鉴不符的账单对账回执由单位重新加盖印鉴并及时收回，处理手续规范。 　　没有客户经理派送本人所管户的对账单。银行上门对账的，能坚持双人办理。经查能按日打印“核对上下级资金账户余额表”，打印人员及运营主管能按规定每天核对余额并签章确认。 　　 四、冲正、抹账业务。 　　通过抽查冲账凭证及监控录够象，没有发现有操作错误的`现象。错账冲正能填制记账凭证，原错账、错账处理和补记账的业务发生传票经过运营主管现场核实、审批后才进行操作。错账冲正时，能坚持“更改有据、处理及时”的原则，多笔冲正时，能按“先贷方红字或借方蓝字，后借方红字或贷方蓝字”的账务顺序进行冲正处理。 　　 五、业务印章、预留印鉴保管使用管理。 　　通过核查开户资料及抽查监控录象，单位预留印鉴能由法定代表人或单位负责人直接办理。授权他人办理的，能出具法定代表人或单位负责人的身份证件及其出具的授权书，以及被授权人的身份证件；单位存款人申请变更印鉴，手续及相关证明材料齐备，运营主管能按规定审核变更资料；客户预留印鉴卡保管规范，单位结算及个人支票账户款项支付能按规定进行电子验印，电子验印无法通过时能坚持人工核对及换人复核制度。 　　 六、重要空白凭证使用管理。 　　通过抽查录象及现场审核，没有违规办理业务的现象，柜员能按定严格执行定期存单防套取规定，签发个人定期存单和单位开户证实书、定期存单，能由运营主管或指定人员（管章人）加盖网点业务专用章，并在记账凭证上抄写定期存单（单位开户证实书）号码（后四位），签章证实定期存单发出的真实性。 　　不存在将本人经管的业务印章、重要空白凭证违规交与他人使用或在重要空白凭证上预先加盖印章的现象。重要空白凭证出售管理符合规定，没有内部人员代单位购买重要空白凭证的现象。 　　 七、自助设备管理。 　　通过抽查监控录象及与系统、实物进行相对，未发现有违规现象。ATM钞箱钥匙、备用钥匙、密码的保管、封存、启用、使用规范；ATM钞箱能坚持双锁双控、双人在场打开或关闭箱门、双人清点现金；ATM长短款、吞卡能按规定及时处理。 　　 八、BOS集中作业平台业务。 　　经核查，BOS系统异常时导致未处理完成的业务时，能有逐笔做好记录，启用应急预案在ABIS系统处理后，能在系统恢复后在BOS做撤销处理；BOS系统的“过渡资金账户余额”与ABIS系统的“待处理后台集中汇兑往账款项”的余额相符。BOS业务撤销时，能按照ABIS系统的抹账要求，在核证行凭证内作好批注（撤销原因，后续处理情况等）；BOS业务退回，能按规定在核证行凭证内作好批注（退回原因，后续处理情况等）。 　　 九、内外部检查发现问题整改情况。 　　20xx年上半年运营案件风险排查现场检查发现问题、20xx年上半年“三化三铁”考评现场检查存在问题已按规定全面落实整改。在上半年“三化三铁”创建过程中，COMS系统中本行的前10类普遍性问题以及第5级较大违规操作问题，已查明原因，并有针对性地分类采取措施加以整改，同类问题发生频率明显减少。 　　银行数据治理自查报告4 　　为进一步推进我行重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度的落实，我行行自接到银党纪办【20xx】13号文件《关于对重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度落实情况进行自查的通知》后，县行领导班子高度重视，首先是召开了专题会议，在会议上认真学习了相关文件并明确专人负责此项工作。会议后，对我行的重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度工作进行了自查，现将自查情况汇报如下： 　　 一、加强组织领导，确保自查工作顺利开展 　　我行接到通知后，县行党支部立即召开了行务会对文件要求进行全方位的学习，行长亲自披挂上阵，成立了重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度自查领导小组，行长亲自担任组长，两位副行长为副组长，二部一室主任为成员。为顺利开展重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度自查工作打下了良好的开端。为切实做好自查工作，县行合正在开展的“银行业内控和案防制度执行年”活动，展开了更细、更深入的自查工作，实行“双管齐下”工作方针，查找问题分析原因，确保了重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度自查工作落到实处。 　　 二、自查情况 　　（一）重要岗位和敏感环节轮岗及强制休假。我行始终坚持认真执行重要岗位及敏感环节轮岗制度，每三年进行一次岗位轮换，为有效推动各项业务的开展提供了保障，全面提高了重要岗位及敏感环节工作的安全性。在强制休假方面，我行按照上级行文件的规定，要求休假人员休假时间必须达到5—10个工作日，休假期间并安排代指管理人员代替休假人员的岗位，确保了工作的正常开展。今年以来，我行休假人员为2人。 　　（二）县行领导班子成员情况。按照中国农业发展银行干部交流暂行规定文件精神，我行正副行长属于异地交流任职，县行行长任行长在我行任职未满三年，年龄不足50周岁。县行两位副行长年龄不足45岁，我行行长在本地任职未达到5年。 　　（三）换户管理及客户管理工作情况。我行在贷款客户的管理中，坚持两个以上客户经理工作制度并实行客户经理每隔两年进行一次换户管理。今年以来，我行客户经理应换户管理人数三，换户管理人数三次。确保了换户管理工作的有效开展，为提高服务质量和工作效率打下了坚持的基础。 　　农发行封丘县支行在此“重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度落实”自查工作中能够从严、从谨，并且坚持与实际工作相合，督促了重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度”的落实，坚持突出重点与全面自查相合，在检查信贷、财务、会计等重点业务领域的同时，全面了解了“重要岗位轮岗、换户管理、强制休假等内控制度落实”工作进展情况，经过自查我行在“重要岗位轮岗、换户管理、强制休假”等内控制度落实不存在问题。 　　银行数据治理自查报告5 　　20xx年，对于身处改革浪潮中心的银行员工来说有许多值得回味的东西，尤其是工作在客户经理岗位上的我，感触就更大了。竞争让我一开始就感到了压力，也就是从那时候起，我在心里和自己较上了劲，一定要勤奋努力，不辱使命，是这样想的，也是这样做的。一年来，我在工作中紧跟部门领导班子的步伐，围绕部门工作重点，尽力的完成了各项工作任务，用智慧和汗水，用行动和效果体现出了爱岗敬业，无私奉献的精神。 　　 客户在第一，存款是中心。 　　由于客户政策变化因素和内部的不正当恶性竞争，致使我的存款有了很大的减少，截至现在，我存款任务仍然日均16000万元，完成个人揽储250万元。客户在第一，存款是中心。 　　我在工作中始终树立客户第一思想，把客户的事情当成自己的事来办，急客户之所急，想客户之所想，在工作方法上，始终做到“三勤”，勤动腿、勤动手、勤动脑，以赢得客户对我行业务的支持。我在工作中能够做一个有心人。 　　 “客户的需求就是我的工作”。 　　我在银行从事信贷、存款工作十几个春秋，具备了较全面的独立工作能力，随着银行改革的需要，我的工作能力和综合素质得到了较大程度的提高，业务水平和专业技能也随着各阶段的改革得到了更新和进步。为了不辱使命，尽力完成上级下达的各项工作任务，我作为客户的客户经理，面对同业竞争不断加剧的困难局面，在部门的帮助下，大胆开拓思想，树立客户第一的思想，征对不同客户，采取不同的工作方式，努力为客户提供质的金融服务，自己对工作的理解就是“客户的需求就是我的工作”。 　　 开拓思路，勇于创新，创造性的开展工作。 　　随着我国经济体制改革和金融体制的改革，客户选择银行的趋势已经形成，同业竞争日激烈，在业务开展上，我中有你，你中有我，在竞争中求生存，求发展，如何服务好重点客户对我行的业务发展起着举足轻重的作用。 　　我认为作为一个客户经理，时时刻刻地注重研究市场，注意市场动态，研究市场就是分析营销环境，在把握客观环境的前提下，研究客户，通过对客户的研究从而达到了解客户资金运作规律，力争将客户的下游资金跟踪到我行，实现资金从源头开始的“垄断控制”，实现资金的体内循环，巩固我行资金实力。今年在我的某客户中，资金流量较大，为使其资金做到体内循环，从点滴做起，以优质的服务赢得该单位的信任，逐步摸清该单位的下游单位，通过多次上门联系，使得该单位下拨的基建款都留在我行帐户。另外今年七月份在市政府要求国库集中收付预算单位账户和资金划转出商业银行情况下，积极的上门联系，成功留住该客户在我行的资金。 　　又如以开展有益健康的健身活动为线索，既把与客户的交往推向深入，又打破了传统公关模式，在工作中收到了非常好的效果。今年9月份，在与一家房地产公司相关人员进行友好切磋球技的同时，获悉客户欲对其部分房产进行拍卖，积极的工作，使其拍卖款500万元，成功转入我行。 ;

四方伟业，华为、IBM、SAS 这几家都做的不错，做过一个项目和四方伟业合作过，做的挺专业

苏宁八大产业,每个产业有自己的数据集市,每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。业务痛点包含以下几个方面： 建立统一的维度管理系统，实现对维度信息的统一管控，并为集团的数据产品提供统一的维度数据服务，包含维度开发管理，维度信息管理及维度数据服务三个方面。 维度数据 如上图所示，ETL将采集的数据，进行数据清洗之后存储到维度数据仓库（磐石）中，维度系统再将维度数据仓库中的数据同步达到维度库系统。 维度数据存储方式：维度数据一般以一百万的数据量作为分割点，一百万以上数据量的维度采用的存储是HBASE，一百万以下的数据采用的存储是MYSQL。 维度数据同步方式：存储到HBASE的维度数据采用的是BULKLOAD导入，存储到MYSQL的维度数据采用的是SPARKSQL+RDD写入。针对数据同步都已经实现通过页面配置任务的方式一键同步，节省人工。 为什么采用这种存储方式？ 1， 针对数据量的大小采用不同的存储引擎，节约存储资源，提高维度服务的稳定性。 2， 实时指标的计算：OALP需要关联维度表和事实表做指标数据加速（实时计算指标数据）。这种需要实时的查询维度表的所有维度属性，调用量非常庞大，所以采用了直接查询HBASE的方式。 3， 维度需要提供基于维度值ID查询维度值名称的服务(包括批量精确查询和模糊查询)，HBASE在精确查询上性能较高。MYSQL由于数据量不大，可以再加一层分布式缓存，提高精确查询维度值的性能。 维度建模 1， 选择业务过程 根据业务场景以及可用数据源 2， 声明粒度 根据事实表及应用场景，确定汇总粒度，一般尽可能的用最细粒度 3， 确定维度 根据确定的粒度，定义对应的维度，最细粒度，也是最低层次的维度 4， 确定事实 确认将哪些事实放到事实表中，维度表只是做关联，不做维度数据的查询服务。 维度定义 1. 当增加新的维度时，编码号将在已用号码的基础上递增，四位十进制编码号不能满足需求时，可增加编码号长度为五位十进制数，以此类推。 2. 当删除已有的维度时，其编码号将不再利用。 3. 当修改已有的维度时，其编码号不变。 4. 当拆分已有的维度或合并两个及两个以上的维度时（数据应用场景需要），其编码号的使用原则按照删除原维度，并新增拆分/合并后的维度执行。 维度管理 维度：目前维度平台支持快速定义维度,通过设置维度的基本信息，选择维度映射的维度表，做好维度与维度表的映射，设定维度的一些特性（布尔维度，时间维度，杂项维度等），检测维度的定义结果。达到了让业务人员能够只是通过页面操作就可以制定需要的维度。 维度表：数据开发人员可以通过维度库平台定义维度表，定义好之后可以集成数据仓库的同步任务一键将仓库的数据同步到维度表中，将维度表与维度做映射关系。 维度层级：维度库平台支持定义维度层级，只要是维度库平台上有的维度表并且做好维度与维度的映射关系之后，就可以定义需要的维度层级，根据维度层级提供维度值的上卷下钻查询服务。 维度血缘：提供了维度，指标，报表的血缘关系，以及还准备做的维度数据的血缘，维度，指标，报表调用次数的血缘等等。 维度服务 1. 维度服务调用申请： 调用维度服务，需要在维度库管理系统中申请调用权限。等维度管理系统授权之后，生成维度服务调用授权码，在调用维度服务的时候带上维度服务调用授权码，维度服务会根据授权码判定是否有访问权限。 2. 维度系统提供的服务： 1,对存储在HBASE的维度表，我们又加了一层存储到ELASTICSEARCH（提供维度值的模糊查询服务） 2，针对负载较高的HBASE表，加了一层本地缓存，解决热点问题。 3，对存储在MYSQL的维度表，我们又加了一层存储到分布式缓存ZEDIS（提供维度值精确查询服务）。提供了定时或者手动刷新缓存数据的功能，以及缓存数据的监控机制。 监控分析 由于维度服务的调用量是亿万级别的，系统的监控统计，采用的是Log4j+kafka+druid的架构，如下图所示，应用将调用日志采用log4j- KafkaLog4jAppender写入kafka中，再将kafka与druid集成，准实时的输入druid中，业务基于druid做统计分析，查看维度服务调用成功或失败的情况。 除了维度服务的调用监控，平台还有针对维度值的数据量监控（主要监控暴增或者突然没有维度数据的情况），维度值数据质量的监控（根据维度表和事实表做数据比对，分析维度值数据的差异情况）。维度数据同步任务的监控（每个维度表的数据同步情况监控，异常告警到具体的任务负责人）。通过各种有效的监控手段，来提升维度服务的稳定性和准确性。 1. 未来平台会更加的完善,会有越来越多的维度在平台上建设,提供更加稳定和高效的维度查询服务。 2. 能够支持更多个性化的维度，能够支持维度的数据版本（例如过去一段时间的维度值），支撑全集团所有数据产品的维度调用服务，将平台打造成苏宁主数据服务的航空母舰。 3. 通过维度数据资产体系的建立，实现集团一切业务数据化，连接打通数据孤岛，驱动一切数据业务化，助力企业数字化转型，让数据做到真正意义上的产生价值。 4. 通过提供各种维度数据支持数据产品及各类应用产品，帮助各岗位用户在日常经营决策中做出正确决策。 目前平台的现状及以后的规划 1， 完善系统监控功能点：缓存任务较多，没有有效的监控，告警机制。 2， 完善业务监控功能点：数据量监控，数据异常监控，告警功能 3， 落地维度新增、变更、下线全流程审核管理功能. 4， 完善应用层的维度、指标、报表数据链路的血缘分析图谱，全方位透析资产， 5， 打通全链路维度变更通知的消息机制，降低数据链路变更带来的风险， 6， 多系统用户资源隔离、限流，保障多个部门在使用和体验上的一致性， 7， 支持用户自定义维度、完善个人工作台，基于通用维度进行维度的衍生， 8， 维度门户的建设，将业务端和管理端进行隔离，提升用户体验

根据数据治理工作要求，客户资料在各系统中应保持一致性、完整性和准确性。以下是具体的要求和措施：一致性：客户资料在不同的系统中应该保持一致性，包括姓名、性别、身份证号、地址等信息应该保持一致。为了避免信息不一致的情况，可以在不同的系统中使用相同的数据来源或者进行数据同步。完整性：客户资料在各系统中应该保持完整性，包括客户的基本信息、联系方式、信用评级、交易记录等都应该全面、准确地记录。为了保证客户资料的完整性，可以制定数据收集和存储的标准和规范，同时建立数据质量监控和审核机制。准确性：客户资料在各系统中应该保持准确性，包括客户的基本信息、联系方式、信用评级等应该准确无误。为了保证客户资料的准确性，可以建立数据验证和纠错机制，同时对数据进行定期的清理和更新。为了满足数据治理工作要求，企业可以采取以下措施：建立数据治理组织：成立专门的数据治理组织，负责制定数据治理策略、标准和规范，监督和评估数据治理工作的执行情况，确保客户资料在各系统中保持一致性、完整性和准确性。制定数据管理制度：制定完善的数据管理制度，包括数据收集、存储、使用、保护等方面的规定，确保数据的合规性和安全性。建立数据质量监控机制：建立数据质量监控机制，定期对数据进行检查和审核，发现和纠正数据质量问题，确保数据的准确性和完整性。建立数据备份和恢复机制：建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。培训员工提高数据治理意识：通过培训提高员工的数据治理意识和技能水平，确保员工能够正确处理和利用客户资料信息。总之，企业应该重视客户资料在各系统中的管理和保护，建立完善的数据治理机制，确保数据的完整性和准确性。