2023-03-07-袋鼠云-数据治理行业实践白皮书（2023版）_143页_16mb

杭州玳数科技有限公司 数据治理白皮书（2023）

袋鼠云 数据治理行业实践白皮书（2023）

---

数据治理是数字化转型的核心

数据治理是实现数据资产化、确保数据高质量的关键路径，其目标“用数据说话、决策、管理、创新”已成为企业数字化转型的基础。

---

数据治理的概念与方法论

1. 定义与框架

• 数据治理是通过对数据资产管理行使权力、控制与共享决策的过程，连接数据与业务的桥梁。
• 包含 四大模块：数据标准、数据质量、数据安全与数据资产管理。

2. 实践模型

• 三大模式：

  • 自下而上：聚焦底层数据架构，适合数据量大的企业。
  • 自上而下：围绕业务需求驱动，适合初期探索的企业。
  • 大规划模式：中长期战略规划，高投入高收益，需跨部门协作。

• DanPi模型：数据治理分 四层架构（战略层、组织层、制度层、技术层）和 八大职能（元数据管理、数据标准、数据质量治理等）。

---

数据治理的目标与价值

1. 构建数据标准体系：实现数据统一，降低沟通成本。
2. 提升数据质量：聚焦完整性、准确性、一致性，保障数据可信。
3. 数据资产化管理：通过数据盘点、标准化，实现数据的资产化与共享。
4. 组织与制度保障：建立数据管理组织架构，完善数据管理制度。
5. 数据应用增强：打破数据孤岛，促进数据在多场景的应用，提升企业绩效。

---

数据治理方法论与实施路径

1. 实施阶段

• 起步阶段：梳理现状，搭建基础架构，支持数字化转型。
• 深入拓展阶段：挖掘数据价值，支持业务赋能。
• 智能应用阶段：实现数据驱动的自动化决策，完善智能能力建设。

2. 项目交付流程

• 需求调研 → 方案设计 → 开发实施 → 上线运维
• 涉及跨部门协作，建议设立 数据治理项目组。

---

数据治理保障体系

1. 组织与制度保障

• 数据治理委员会：统筹战略规划与跨部门协调。
• 数据管理制度：覆盖数据标准、质量、安全等全过程，构建制度规范。

2. 平台工具支持

• 袋鼠云数据治理平台覆盖了 八大数据治理专题工具：元数据管理、数据标准、数据质量、主数据管理等。
• 支持 数据开发、数据服务、数据安全 等模块的统一管理。

---

行业应用案例

1. 金融行业

• 银行：构建全行级数据资产目录，规范数据建模，实现监管报送。
• 证券与基金公司：通过DataOps整合数据，提升数据服务化与资产化能力。

2. 政务与大型企业

• 某央企：统一厂商数据归集，提供供应链管理看板。
• 某高铁枢纽站：融合多元数据，实现数字孪生与应急管理。

3. 制造与教育

• 汽车制造企业：通过数据治理提升良品率。
• 高校：实现教育数智化，优化教学与科研效率。

---

结语

企业数据治理是数据价值实现的基础，需结合战略规划、制度保障、技术工具与行业实践，持续迭代推进，最终实现数据资产化、数据服务化与数据价值化的目标。