企业数字化转型及企业数据治理建设实施方案

企业数字化转型及企业数据治理建设实施方案整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行2023年目录CONTENTS01数据治理概述02企业数据现状及问题03数据治理解决方案整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行PART01数据治理概述整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行1.1数据治理背景

企业竞争新优势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。

化规划集团公司当前正在开展数据治理与数据中台的建设某著名企业信息化规划实施落地中的重要一环。

电力集团数字化转型需要提高数据质量，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。以政策行规为背景，以建设需求为依托，以数据价值最大化为目标，开展数据治理整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行

1.1.1国家政策行规背景近些年数字经济发展迅速，已经占据重要地位，国家数字化转型和某著名企业综合改革工作不断推进，数字化建设是后疫情时代企业转型升级的必然选择，是创新强企、转型强体的助推器，国家政策、政府支持、企业转型三个方面共同影响，促使企业集团加快信息化管理提升工程建设。政策引导+政府支持+企业转型打造一流数据治理标杆企业分析决策数字化运营管理数字化产业数字化数字化转型目标1.1.2企业需求背景060105030204数据样式多，孤岛现象严重数据管理分散，电子数据与纸质数据千差万别“找数据”现象严重动、静态数据信息，缺乏统一管理和展示应用平台“脏数据”现象明显不同单位、不同时期数据多次录入，数据未校验数据管理工作薄弱缺乏统一的数据管理部门，工作衔接有空档.整理制作郎丰利1519数据不全部分数据为纸质材料数据研究成果私人化人员变动、研究成果未有效的传承需求整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行1.2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。数据接入标准化数据组织知识化数据采集可溯化数据监控智能化数据处理自动化1.3数据治理价值提升风控水平严密的数据安全机制，可以降低数据风险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整理制作郎丰利1519PART02企业数据现状及问题整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行

2.1企业数据治理现状集团已有一定数据治理的意识，但缺乏一套完整的数据治理体系。数据标准不统一，数据质量不高，数据共享需求难以保障。数据获取难、加工难，需要花费大量的时间、人力、物力。数据分散，缺少统一完整的数据资源体系。02040103?

2.2企业数据治理问题（示例）存在问题多个数据入口，数据质量依赖于个系统维护人员的信息获取程度，少录、错录;接口繁多，开发成本、维护成本高；业务系统繁多，系统之间信息流通不畅;缺少集团统一视图，不利于统一管理和决策分析人员示例

2.3企业数据治理问题（示例）缺乏统一标准，出现一物多码现象；不利于科学的采购决策，导致库存积压。不利于系统间的集成、数据分析物资示例存在问题PART03数据治理解决方案

3.1数据治理建设思路摸家底建体系接数据抓运营数据变现资产盘点资产发现资产分类资产分级资产报告规范体系组织、体系数据集成数据管理数据应用管理制度流程体系标准规范数据接入数据清洗数据仓库数据服务元数据管理主数据管理数据质量管理数据安全管理数据大屏数据分析运营决策数据画像

3.2数据治理建设步骤1成立数据治理组织分权定责，优化管理2制定数据标准规范统一标准，提高效率3数据标准梳理及归纳优化标准、梳理归纳4盘点系统数据现状摸清家底，数据定位8数据生命理长效运营迭代7强化数据安全治理前中后安全管控6管理数据质量指标提升质量，链路预警5搭建数据平台功能对接数据，服务管理

3.2.1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。数据治理委员会数据资产组数据运营组数据安全组业务部门IT部门服务商主数据维护专员指标定义提供、审核人员业务骨干/数据分析师数据源管理员IT运维团队数据质量管理员数据标准管理员权限管理员安全管理员数据架构师数据开发数据标准专员数据产品经理数据分析师数据质量工程师运维工程师数据安全工程师网络安全工程师整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行

3.2.2制定数据标准规范数据标准分类数据标准制定与流程基础类数据标准指标类数据标准客户数据合同数据交财务数据组织数据商品数据渠道数据资产数据供应商数据经销商数据客户管理指标经营管理指标财务管理指标供应链管理指标风险管理指标基础属性信息项编号标准主题信息项大类信息项小类信息项细类业务属性信息项中文名称信息项英文名称制定依据业务定义业务规则技术属性数据类型数据长度数据精度取值范围度量单位管理属性归口管理部门版本号制定日期备注代码扩展定义代码值代码描述代码编码规则活动(B)对象(O)及其属性相互关系(R)业务活动1业务活动2业务活动3业务活动4梳理、提炼实体1实体2指标1数据项A数据项B数据项C数据项D数据项E数据项F数据项G数据项H归纳实体1实体2指标1数据模型确定数据标准范围

3.2.3数据标准规范示例数据标准及规范数据标准制定与管理规范数据开发与建模规范数据需求管理规范数据安全及审计规范数据标准的分类标准的规划(调研、分析、行业参照、路线、框架等）标准的制定(业务、技术、管理)标准发布（征询、审议、发布等)标准执行（评估确定落地范围、制定落地方案、推动方案执行、跟踪评估成效等)标准维护(更新、完善等)数据标准管理办法(如制定及变更流程)数据质量管理办法(如度量规则及检核方法)数据标准组织数据域、分层及模型规范定义数据模型设计、评审及开发ETL编写规范数据录入维护管理办法数据ETL管理细则(包括开发、测试、发布、变更，以及数据交换及元数据等)数据生命理办法(含历史数据归档及删除)数据上云规范数据模型评审流程代码Review机制报表需求新增、变更相关流程规范及模板维表制定及变更规范指标需求新增、变更相关流程规范及模板包括指标及计算说明数据服务管理办法批数据共享标准流数据共享标准API共享标准即席查询注意事项数据敏感分级规范数据分级脱敏、加密规范数据安全管理细则(分级查看、申请、监控、审计规范)数据跨企业接入及输出管理(集团各子公司、外部数据业务对接)数据权限管理机制数据合法合规管理标准数据使用审批流程整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行整理制作：郎丰利1519制作时间：2023年睿利而行

3.2.4数据标准梳理及归纳

基础数据标准指标数据标准定义作用定义作用对日常业务开展过程中所产生基础性数据，从业务方面、技术方面、管理三个方面，对数据的业务表达、数据格式、数据关系等方面进行一致约定，从而规范数据内外共享和使用中的一致性和准确性对数据的管理、应用过程进行统一和规范，明确数据的定义、格式、规则以及数据与数据间的关系，为系统开发实施提供全行统一的规范准则，为数据加工和应用提供统一来源和依据通过对公司经营管理资料的分析，并参考同业的类似成果以及监管部门要求，梳理和筛选出直接反映业务经营管理状态的重要指标，并对指标的业务含义、业务规则、统计口径等内容进行标准化定义，形成一致的指标数据标准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。

数据标准定义主要根据业务含义、业务规则、业务描述、数据源等进行定义数据标准映射实现数据源和数据基础标准进行映射数据标准执行实现基础数据标准发布执行数据标准定义数据标准映射数据标准执行主要根据业务定义、业务规则、业务含义、计算口径等进行定义实现数据源和分析标准数据进行映射分析数据标准发布执行

3.2.5盘点系统数据现状

通过对企业经营管理的相关管理对象和业务过程进行抽取和分类，形成信息的聚合体，描述各对象聚合提之间的业务关系，形成企业“数据全局视图”；梳理形成一级数据主题；二级主题，实体，数据元素1、梳理业务价值，形成业务能力示图2、以业务能力示图为基础，结合公司业务流程运行的实际情况，按照数据主题对资产进行划分3、根据业务关系，梳理出当前数据主题的数据关系视图

3.2.6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。

3.2.6.1数据采集交换与清洗

数据采集交换与清洗数据存储数据管理数据共享数据清洗转换示例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。数据采集交换平台部门考核表

3.2.6.2数据存储

数据采集交换数据存储数据管理数据共享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。

3.2.6.3数据管理

数据采集交换数据存储数据管理数据共享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理。数据采集交换数据存储数据管理数据共享

3.2.6.4数据共享

数据采集交换数据存储数据管理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。数据订阅审核通过

3.2.7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。资产分析数据门户

3.2.8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。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。数据使用原则密文传输原则最晚解密原则最小范围提取原则最少授权原则全程审计原则数据安全防护体系数据安全规范实现过程及使用原则

3.2.9强化数据安全治理事前预防事中监控事后追踪权限审批规范数据密级规范数据脱敏管理查询权限控制查询风险监控查询下载日志数据使用审计

3.2.10数据生命理数据全生命采集存储整合呈现分析应用归档销毁1、全生命数据管理从数据写入存储的热数据、到冷数据的整个生命管理