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随着大数据时代的到来，企业对数据的依赖程度越来越高，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分，数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重等问题，制约了企业数据价值的发挥，主数据治理成为企业数字化转型的重要环节，本文以POTi模型为基础，探讨主数据治理的具体策略与实践。
POTi模型概述
POTi模型，即“主数据规划、组织、技术、实施”模型，它从规划、组织、技术和实施四个维度，全面阐述了主数据治理的流程和方法，该模型旨在帮助企业建立一套完整、高效的主数据管理体系，实现数据资产的保值增值。
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1、规划：明确主数据治理的目标、范围和原则，制定主数据治理战略。
2、组织：建立主数据治理组织架构，明确职责分工，确保治理工作有序开展。
3、技术：选用合适的主数据管理工具，构建主数据管理平台，实现数据质量管理、标准化和共享。
4、实施：制定主数据治理计划，分阶段推进治理工作，确保治理目标达成。
主数据治理具体策略
1、明确主数据治理目标
企业应根据自身业务需求，明确主数据治理的目标，如提高数据质量、降低数据成本、提升数据价值等，目标应具有可衡量性、可操作性和可实现性。
2、制定主数据治理范围
明确主数据治理的范围，包括企业内部所有涉及业务运营、决策支持、风险管理等领域的核心数据，范围应涵盖数据类型、数据来源、数据存储等方面。
3、制定主数据治理原则
遵循以下原则，确保主数据治理工作的顺利进行：
（1）统一性：统一主数据标准，消除数据孤岛现象。
（2）准确性：确保主数据准确、可靠，为业务决策提供有力支持。
（3）完整性：保证主数据覆盖全面，满足业务需求。
（4）一致性：确保主数据在不同系统、部门之间保持一致。
（5）安全性：加强主数据安全管理，防止数据泄露和滥用。
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4、建立主数据治理组织架构
设立主数据治理委员会，负责统筹规划、决策和监督主数据治理工作，下设主数据管理办公室，负责主数据治理的具体实施。
5、选用合适的主数据管理工具
根据企业规模、业务需求和预算，选择合适的主数据管理工具，如主数据管理平台、数据质量管理工具等，确保工具具备以下功能：
（1）数据质量管理：对主数据进行清洗、去重、校验等操作，提高数据质量。
（2）数据标准化：统一主数据格式、编码等，消除数据不一致问题。
（3）数据共享：实现主数据在不同系统、部门之间的共享。
（4）权限管理：对主数据进行权限控制，确保数据安全。
6、制定主数据治理计划
根据企业实际情况，制定分阶段、分步骤的主数据治理计划，确保治理目标逐步实现。
主数据治理实践
1、数据质量管理
（1）建立数据质量评估体系，定期对主数据进行评估。
（2）制定数据质量改进措施，提高数据质量。
（3）对数据质量问题进行跟踪、分析和解决。
2、数据标准化
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（1）制定主数据标准，包括数据格式、编码、命名等。
（2）对现有数据进行标准化处理，消除数据不一致问题。
（3）加强对数据标准化的培训和宣传。
3、数据共享
（1）建立主数据共享平台，实现数据在不同系统、部门之间的共享。
（2）制定数据共享协议，明确数据共享范围、权限和责任。
（3）加强数据共享平台的运维和管理。
4、数据安全管理
（1）制定数据安全策略，包括数据访问控制、加密、备份等。
（2）对数据进行定期安全检查，发现并解决安全隐患。
（3）加强数据安全培训和宣传。
基于POTi模型的主数据治理策略，有助于企业提高数据质量、降低数据成本、提升数据价值，企业应根据自身实际情况，制定切实可行的治理计划，分阶段推进治理工作，实现数据资产的保值增值。
标签： #主数据治理具体要怎么做
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