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《数据治理功能架构全解析》
数据治理功能架构概述
数据治理功能架构是一个涵盖多个层面和组件的体系，旨在确保企业数据的高质量、安全性、合规性以及有效利用，它犹如一座大厦的框架，支撑着企业数据管理的各个方面。
（一）数据标准管理
1、标准制定
- 数据治理功能架构中的数据标准管理首先要进行标准的制定，这包括定义数据的格式、编码规则、数据类型等，在金融企业中，对于客户账户余额的数据类型可能规定为精确到小数点后两位的数值型数据，这样的标准制定确保了不同系统、不同部门之间数据的一致性。
- 制定数据的业务规则标准也是重要的一环，在电商企业中，订单状态的转换规则需要明确，从“已下单”到“已发货”需要满足发货操作已经完成等条件。
2、标准执行与监督
- 一旦标准制定完成，就需要在整个企业的数据环境中执行，这可能涉及到对现有数据的清洗和转换，以使其符合新的标准，建立监督机制，通过数据质量监控工具定期检查数据是否符合标准，在企业资源计划（ERP）系统中，如果发现有不符合物料编码标准的数据，就及时发出警报并进行修正。
（二）数据质量管理
1、数据质量评估
- 数据治理功能架构下的数据质量管理的第一步是数据质量评估，通过定义一系列的数据质量指标，如数据的完整性、准确性、及时性等，来评估数据的质量状况，以医疗行业为例，患者的病历数据完整性至关重要，如果存在关键信息缺失（如过敏史缺失），则数据质量不高。
- 利用数据剖析工具对数据进行深度分析，找出数据质量问题的根源，在销售数据中，如果发现销售额数据存在异常波动，可能是数据录入错误，也可能是销售渠道数据集成出现问题。
2、数据质量改进
- 根据评估结果，制定数据质量改进计划，这可能包括数据清洗、数据补全、数据纠错等操作，在电信企业中，如果发现用户的联系方式存在错误，就需要通过合法的渠道（如短信验证等方式）来更新用户的联系方式，以提高数据的准确性。
（三）元数据管理
1、元数据采集与存储
- 元数据管理在数据治理功能架构中负责采集和存储元数据，元数据包括数据的定义、来源、关系等信息，在企业的数据仓库中，采集表结构、字段含义、数据的创建时间等元数据，并将其存储在专门的元数据仓库中。
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- 元数据的存储要考虑其可扩展性和易用性，以便后续的查询和分析，采用分层的元数据存储架构，将技术元数据、业务元数据等分别存储在不同的层次，便于管理。
2、元数据应用
- 利用元数据进行数据地图的绘制，展示企业数据的全貌，这有助于数据使用者快速定位所需数据，元数据还可以用于影响分析，当对某个数据元素进行修改时，通过元数据可以分析出会对哪些其他数据元素、业务流程产生影响。
（四）数据安全管理
1、数据访问控制
- 数据治理功能架构中的数据安全管理首先要建立数据访问控制机制，根据用户的角色和权限，限制其对数据的访问，在企业的人力资源管理系统中，普通员工只能访问自己的基本人事信息，而人力资源管理人员可以访问更多的员工敏感信息，如薪资等。
- 采用身份认证技术，如多因素认证，确保访问数据的用户身份的真实性，对数据访问进行审计，记录谁在何时访问了哪些数据，以便在发生数据安全事件时进行追溯。
2、数据加密与脱敏
- 对敏感数据进行加密处理，无论是在存储状态还是在传输过程中，金融企业对客户的银行卡号、密码等数据进行加密存储，对于一些需要提供给外部使用的数据，进行脱敏处理，如将客户的真实姓名替换为化名，在保护数据隐私的同时满足业务需求。
（五）主数据管理
1、主数据识别与整合
- 在企业的数据海洋中，识别出主数据是主数据管理的首要任务，主数据通常是企业的核心业务实体数据，如客户、产品、供应商等，在制造企业中，产品的基本信息（如产品编号、名称、规格等）是主数据。
- 对识别出的主数据进行整合，消除不同系统中的数据冗余和不一致性，如果企业有多个销售系统，每个系统中都有客户数据，主数据管理要将这些客户数据进行整合，形成统一的客户视图。
2、主数据维护与分发
- 建立主数据的维护机制，确保主数据的准确性和及时性，由专门的主数据管理员或通过工作流驱动的方式对主数据进行更新，当产品的规格发生变化时，及时更新主数据中的产品规格信息。
- 将维护好的主数据分发到各个需要使用的系统中，保证企业范围内主数据的一致性，如将更新后的客户主数据分发到销售系统、客服系统等。
（六）数据集成管理
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1、数据源管理
- 数据治理功能架构中的数据集成管理要对数据源进行管理，识别企业内外部的数据源，包括数据库、文件系统、Web服务等，在企业的数据分析项目中，可能需要从企业内部的关系型数据库、外部的市场调研机构提供的CSV文件等多种数据源获取数据。
- 对数据源的连接性、可用性进行监控，确保数据能够正常获取，如果数据源是一个远程的数据库，要定期检查网络连接是否正常，数据库是否可访问等。
2、数据集成流程
- 设计数据集成流程，确定数据抽取、转换、加载（ETL）的规则，在从多个业务系统向数据仓库集成数据时，要根据目标数据仓库的结构对源数据进行抽取、清洗、转换，然后加载到数据仓库中，将不同格式的日期数据转换为统一的格式，以适应数据仓库的存储要求。
（七）数据生命周期管理
1、数据创建与采集
- 数据生命周期管理在数据治理功能架构中从数据的创建与采集开始，明确数据创建的规范和流程，在企业的物联网应用中，传感器采集的数据要按照规定的时间间隔、数据格式进行采集。
- 对采集到的数据进行初步的验证和分类，确保数据的质量和可管理性，在电子商务的订单数据采集过程中，对订单号进行格式验证，将订单数据按照不同的类型（如国内订单、国际订单）进行分类。
2、数据存储与维护
- 根据数据的重要性、使用频率等因素确定数据的存储策略，对于经常访问的热数据，可以存储在高性能的存储设备中，而对于历史的冷数据，可以采用低成本的存储方式，如磁带存储。
- 定期对存储的数据进行维护，包括数据备份、数据恢复测试等，在企业的关键业务系统中，要按照备份策略定期备份数据，并进行恢复测试，以确保在数据丢失或损坏的情况下能够快速恢复数据。
3、数据销毁
- 当数据不再有使用价值或达到数据保留期限时，按照规定的流程进行数据销毁，在金融企业中，对于客户已经销户的账户相关数据，在满足法律法规要求的保留期限后，要进行彻底的销毁，以保护客户隐私。
数据治理功能架构是一个复杂而全面的体系，各个功能组件相互关联、相互影响，共同为企业的数据管理提供坚实的保障，以实现企业数据资产的最大化价值挖掘和风险防范。
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