本文目录导读:
数据治理目标与原则
1、明确数据治理目标:建立健全数据治理体系,确保数据质量、安全、合规,为业务创新、风险防控提供有力支撑。
2、遵循数据治理原则:依法合规、安全可控、高效协同、持续改进。
数据治理组织架构
1、成立数据治理委员会:负责制定数据治理战略、政策和规划,统筹协调各部门数据治理工作。
2、设立数据管理部门:负责数据治理体系的建设、实施和监督,包括数据质量、数据安全、数据标准等方面。
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3、明确各部门职责:业务部门负责数据采集、清洗、整合和应用,技术部门负责数据存储、计算和传输,审计部门负责数据治理的监督和评估。
数据治理流程
1、数据采集与整合:明确数据来源、采集标准和格式,确保数据质量。
2、数据清洗与治理:对采集到的数据进行清洗、去重、补全等处理,提高数据质量。
3、数据分类与标签:根据数据属性和用途进行分类,为数据应用提供便捷。
4、数据存储与备份:选择合适的数据存储方案,确保数据安全可靠。
5、数据应用与共享:制定数据应用规范,促进数据在各业务部门间的共享与协同。
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6、数据监控与评估:建立数据监控体系,定期对数据质量、安全、合规等方面进行评估。
数据治理关键技术
1、数据质量管理技术:包括数据清洗、去重、补全、转换等,确保数据质量。
2、数据安全技术:包括数据加密、访问控制、审计日志等,保障数据安全。
3、数据标准化技术:制定数据标准,规范数据格式和命名,提高数据可用性。
4、数据治理工具:采用数据治理工具,提高数据治理效率。
数据治理文化建设
1、加强数据治理宣传:提高员工对数据治理的认识,形成良好的数据治理氛围。
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2、培养数据治理人才:加强数据治理培训,提升员工数据治理能力。
3、建立数据治理激励机制:对在数据治理工作中表现突出的员工给予奖励。
4、强化数据治理责任:明确数据治理责任,确保数据治理工作落到实处。
数据治理监管要求从数据治理目标与原则、组织架构、流程、关键技术、文化建设等多方面提出要求,旨在全面提升数据治理效能,为企业发展提供有力支撑,在实施数据治理过程中,企业应结合自身实际情况,不断优化数据治理体系,以实现数据价值的最大化。
标签: #数据治理指引重点从哪几个方面提岀监管要求
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