本文目录导读：
《数据治理工作内容全解析》
数据标准管理
1、定义标准
- 数据治理的首要任务是建立数据标准，这包括对数据的格式、编码规则、数据类型等进行明确的定义，在金融行业，对于客户的身份信息，姓名的格式可能规定为汉字全拼，不能包含特殊字符；身份证号码必须是18位数字等，通过这样细致的定义，可以确保不同来源的数据在格式上的一致性，为数据的集成和共享奠定基础。
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- 对于企业的业务术语也需要进行标准化，销售额”这个概念，要明确其计算范围，是包含所有销售渠道的收入，还是仅指特定渠道的收入，避免不同部门因对术语理解的差异而导致的数据混乱。
2、标准执行与监督
- 制定了数据标准后，需要确保各个业务部门和数据处理环节能够严格执行，这就需要建立监督机制，定期检查数据是否符合标准，通过数据质量检测工具，对新录入的业务数据进行实时检查，一旦发现不符合标准的数据，及时通知相关人员进行修正，对于一些历史遗留的不符合标准的数据，要制定清理和转换计划，逐步将其转化为符合标准的数据。
数据质量管理
1、数据质量评估
- 数据质量的评估维度包括准确性、完整性、一致性、时效性等，准确性是指数据是否真实反映了业务事实，例如企业的库存数据是否与实际库存数量相符，完整性则关注数据是否存在缺失值，像客户订单信息中，是否所有必填字段都有值，一致性要求数据在不同系统和不同部门之间保持一致，如财务系统和销售系统中的客户欠款金额应该一致，时效性强调数据是否及时更新，如市场调研数据是否反映了当前的市场状态。
- 通过建立数据质量评估指标体系，采用抽样检测、全量检测等方法对数据质量进行量化评估，对于准确性可以计算错误数据占总数据量的比例；对于完整性可以统计缺失值的字段数量占总字段数量的比例等。
2、数据质量提升
- 一旦发现数据质量问题，就要采取相应的措施进行提升，对于准确性问题，可能需要对数据的来源进行审查，如数据是人工录入的，要加强对录入人员的培训，提高其录入的准确性；如果是系统自动采集的数据，要检查采集程序是否存在漏洞，对于完整性问题，可以通过完善数据录入界面的必填项提示，或者建立数据补全机制来解决，对于一致性问题，要建立数据同步和协调机制，确保不同系统之间的数据能够及时更新和保持一致，对于时效性问题，则要优化数据更新的流程和周期，确保数据能够及时反映业务的变化。
元数据管理
1、元数据采集与存储
- 元数据是描述数据的数据，在数据治理中，首先要对元数据进行采集，这包括从各种数据源（如数据库、文件系统、应用系统等）中提取元数据信息，如数据库表结构中的字段名称、数据类型、约束条件等，以及数据的业务含义、数据的来源系统、数据的更新周期等信息，采集到的元数据需要存储在专门的元数据存储库中，以便进行统一管理。
- 元数据存储库的建设要考虑到可扩展性和易用性，可扩展性是为了能够适应企业不断增长的数据资产和元数据类型的变化；易用性则是为了方便数据管理员、业务用户等不同角色对元数据的查询、浏览和使用。
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2、元数据应用
- 元数据在数据治理中有广泛的应用，它可以用于数据地图的绘制，通过元数据信息可以清晰地展示企业数据资产的分布情况，包括数据存储在哪里、数据之间的关系等，这有助于业务用户快速找到他们需要的数据资源，元数据还可以用于数据血缘分析，了解数据从产生到最终使用的整个流程，当数据出现问题时，可以通过数据血缘分析快速定位问题的源头。
主数据管理
1、主数据识别与定义
- 主数据是企业核心业务实体的数据，如客户、产品、供应商等，首先要识别出哪些数据是主数据，这需要根据企业的业务战略和核心业务流程来确定，对于一家制造企业，产品的基本信息（如产品编号、产品名称、产品规格等）和客户的基本信息（如客户编号、客户名称、客户联系方式等）通常被视为主数据。
- 在识别出主数据后，要对主数据进行严格的定义，包括主数据的属性、值域范围、数据格式等，产品编号可能采用特定的编码规则，由数字和字母组成，并且具有唯一性。
2、主数据维护与共享
- 主数据需要进行集中维护，以确保其准确性和一致性，建立主数据管理系统（MDM），在这个系统中对主数据进行创建、更新和删除等操作，要建立主数据的共享机制，使企业内部各个业务部门和应用系统能够共享主数据，销售部门和售后服务部门都需要使用客户主数据，通过主数据的共享，可以避免不同部门维护各自的客户数据而导致的数据不一致问题。
数据安全管理
1、数据安全策略制定
- 企业需要根据自身的数据资产情况和业务需求制定数据安全策略，这包括确定数据的安全级别，例如将客户的隐私数据（如身份证号码、银行卡号等）定义为高安全级别数据，将企业的公开宣传资料等定义为低安全级别数据，根据不同的安全级别制定相应的访问控制策略，如高安全级别数据只有经过严格授权的少数人员能够访问，并且访问过程需要进行严格的审计。
- 数据安全策略还应涵盖数据的加密、脱敏等技术措施的使用原则，对于存储在数据库中的敏感数据要采用加密算法进行加密，在数据传输过程中也要进行加密处理；对于在测试环境中使用的生产数据，要进行脱敏处理，隐藏敏感信息。
2、数据安全监控与应急响应
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- 建立数据安全监控机制，实时监测数据的访问情况、数据的传输情况等是否存在异常，监测是否有异常的大量数据下载行为，或者是否有来自陌生IP地址的频繁访问尝试，一旦发现数据安全事件，要立即启动应急响应机制，应急响应机制包括对安全事件的评估、采取措施进行止损（如切断异常访问连接）、对事件进行调查和分析以确定事件的原因和影响范围，以及制定后续的防范措施以防止类似事件的再次发生。
数据生命周期管理
1、数据创建与采集
- 在数据的创建和采集阶段，要确保数据的质量和合规性，对于人工创建的数据，要提供清晰的创建规范和指导，例如在填写业务表单时，要明确每个字段的含义和填写要求，对于自动采集的数据，要确保采集设备或程序的准确性和可靠性，要考虑数据采集的合法性，特别是涉及到用户隐私数据的采集，要遵循相关的法律法规，如在采集用户的地理位置信息时，要获得用户的明确同意。
2、数据存储与管理
- 选择合适的数据存储方式和存储介质，根据数据的类型、访问频率、安全要求等因素确定是采用关系型数据库存储还是非关系型数据库存储，或者是文件系统存储等，在数据存储过程中，要进行数据的备份和恢复管理，制定备份策略，如全量备份和增量备份的周期等，以防止数据丢失，要对存储的数据进行分类管理，将不同类型的数据存储在不同的存储区域，便于管理和维护。
3、数据使用与共享
- 在数据使用方面，要确保数据的使用符合企业的规定和数据的安全要求，对于数据分析人员使用数据进行分析时，要提供必要的数据访问权限，并且要对分析结果进行审核，防止数据被滥用，在数据共享方面，要建立数据共享的流程和机制，明确哪些数据可以共享、与谁共享、在什么条件下共享等，企业内部不同部门之间共享数据时，要签订数据共享协议，规定双方的权利和义务。
4、数据归档与销毁
- 对于不再使用或者过期的数据，要进行归档处理，数据归档要确保数据的完整性和可检索性，以便在需要时能够查询到历史数据，当数据的保存期限到期或者数据已经没有任何价值时，要按照规定的程序进行销毁，数据销毁要采用安全可靠的方法，如对于存储在硬盘中的数据，可以采用多次覆盖写入或者物理销毁硬盘等方式，确保数据无法被恢复。
数据治理工作涵盖了数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全管理和数据生命周期管理等多个方面的内容，这些工作相互关联、相互影响，共同为企业的数据资产的有效管理和利用提供保障。
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