数据治理方案

目标

提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享与价值挖掘

原则

合规性、一致性、可追溯性、持续改进

一、整体治理体系

• 组织机构
  • 数据治理委员会及成员构成
  • 岗位职责
  • 管理制度
    • 日常调度频次、参会角色、会议记录
    • 数据审计周期（季度审计、重大变更专项审计）、审计指标
    • 工作流程
  • 重大决策审批
    • 治理优先级
    • 资源分配
    • 跨部门协调

• 元数据管理
  • 元数据数据收集、录入标准
  • 元数据分类：
    • 技术元数据
      • 基础技术元数据
      • 数据血缘
    • 业务元数据，给出示例
      • 业务过程
      • 关键活动
      • 业务术语
    • 管理元数据
      • 明确责任主体
  • 元数据审查与发版
    • 版本控制
    • 记录变更原因
  • 元模型设计
    • 功能需求原型设计
    • 程序设计与开发
• 治理规则管理
  • 治理规则收集、录入标准
  • 治理规则分类
    • 数据质量维度：完整性、准确性、一致性
    • 业务域：企业、联系人、项目
  • 元数据转换治理规则，给出示例
    • 明确规则优先级
  • 规则动态更新
    • 规则评审周期
    • 更新触发条件
      • 监管政策变化
      • 业务逻辑调整
  • 规则审查与发版
    • 业务负责人确认
    • 技术团队落地
    • 元数据同步
  • 规则模型设计
    • 功能需求原型设计
    • 程序设计与开发
• 数据质量管理
  • 明确质量目标
  • 治理规则执行报表
  • 数据质量指标报表
  • 数据流转大屏看板
  • 质量问题闭环流程

二、点对点治理：

• 理清现状，用数据说话
• 分析问题根因
• 解决思路
• 影响范围确认
• 明确治理优先级
  • 影响范围
  • 紧急程度
• 防范措施
• 责任分工
• 实施计划
• 效果验证
  • 随机抽查
  • 业务测试
  • 回访验证
• 案例，编写模板

三、基础保障：

• 数据采集一致性
  • 伪实时
    • 数据量级一致性
    • 数据内容一致性
  • 更新频率缩短
  • 采集历史可追溯
  • 采集异常预警
    • 采集延迟超过阈值（长时间未采集）
    • 量级偏差（对比历史走势）
• 入库数据完整性
  • 采集字段不缺失
  • 入库数据不丢失
  • 数据关联完整性，防止出现无头数据：单表完整但关联断裂
• 数据清洗合规性
  • 符合技术规则
  • 符合业务规则
  • 清洗规则迭代机制
    • 业务变更后清洗规则的同步流程
  • 合规性校验
• 异常数据处理及时性
  • 异常分级处理失效
  • 工单落实形成闭环
  • 数据反哺优化元数据与治理规则
• 数据流转监控
  • 异常数据分流
  • 流转延迟与数据损耗率

四、全局保障

• 明确阶段目标，锚定方向，便于衡量效果。示例：
  • 第一阶段（0-6个月）
    • 核心业务元数据梳理（覆盖率≥90%）
    • 核心表数据质量达标率≥95%
  • 第二阶段（7-12个月）
    • 全业务线元数据管理、数据质量问题闭环率≥98%
• 明确资源配置
  • 人员技能要求
    • 数据治理专员需账务DCMM标准、SQL分析
    • 业务负责人需熟悉业务规则
  • 软硬件资源保障
• 明确治理体系变更流程，避免治理体系混乱
  • 组织机构调整、规则更新等提交申请
  • 治理委员会审批

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