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本文主要介绍了如何构建数据治理体系及制造业数据治理案例相关内容。希望对你的学习有帮助。
本文来自于微信公众号企业架构EA之家，由Alice编辑、推荐。 |
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一、什么是数据治理
数据治理（Data Governance）并不是一项技术工作，而是一套围绕数据全生命周期的组织性管理体系。
它定义了企业在数据获取、加工、使用、共享、保护和销毁全过程中的权责、标准、流程与监督机制。
从国际与国内标准的角度来看，数据治理有三层核心定义：
（1）DAMA-DMBOK定义
数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。
它通过制度化的政策、角色和流程，确保数据管理行为符合组织战略、法律法规和业务目标。
（2）DGI（Data Governance Institute）定义
数据治理是一套关于“谁可以对哪些数据在何种条件下做什么事”的决策权体系。
它的核心是“权责清晰 + 流程可控 + 结果可衡量”。
（3）DCMM（GB/T 36073-2018）定义
数据治理是八大数据管理能力域中的核心域之一，是企业数据管理能力成熟度的总控机制。
它统领主数据、元数据、数据标准、数据质量、安全与应用等子域的协同。
因此，从方法论角度看，数据治理的本质是一种制度化的权责与控制体系，目标是：
让数据可找、可用、可信、可控、可评估，并能持续创造业务价值。
二、数据治理的价值
数据治理的价值不是抽象的，而是体现在企业运营的全过程。可以从战略、运营、决策三大层面理解：
（1）战略价值：数据成为新生产要素
数据像土地、资本、人力一样成为“企业经营的第四大生产要素”。
通过数据治理，企业能实现：
- 数据资产化：将分散数据纳入资产目录，明确权属、价值与使用方式；
- 数据驱动决策：以事实而非经验支撑战略制定；
- 数据变现与生态共赢：数据共享带来新业务模式与合作空间。
（2）运营价值：流程优化与成本降低
在运营层面，数据治理通过统一标准和主数据体系解决了“一物多码”“口径不一”“账卡物不符”等常见问题。
这让企业：
- 跨部门数据一致，避免重复采集与人工校验；
- 提高系统集成效率，减少接口复杂度；
- 提升数据质量，降低运营风险。
如华为、吉利、奇瑞等案例均通过主数据治理实现了从编码混乱到统一分发的转变，显著提升了业务流转效率。
（3）决策价值：经营指标一体化
通过统一的指标体系与数据标准，企业可以形成自上而下的“经营驾驶舱”。
数据从生产环节实时汇总，支持收入、利润、风险等多维度分析，实现从结果导向 → 数据驱动 → 过程管控
→ 准确决策的闭环。
三、数据治理体系的构建方法论
构建体系的关键是把数据治理当作一个完整的管理系统来设计，而不是单点技术项目。
主流方法论可总结为“六步法”+“三支撑”：
一）数据治理六步法
| 步骤 |
方法论要点 |
关键成果 |
| 1. 识别与盘点 |
梳理数据资产家底：通过元数据扫描、业务访谈，识别数据域、主题域、数据源 |
《数据资产目录》《主题域划分表》 |
| 2. 评估与诊断 |
依据DCMM评估模型，对八大能力域成熟度打分，识别短板 |
《数据治理评估报告》《问题清单》 |
| 3. 规划与设计 |
制定数据战略蓝图，明确目标、路径与组织职责 |
《数据治理总体规划》《组织与职责矩阵》 |
| 4. 标准与制度 |
建立数据标准、元数据、主数据、质量、安全五大管理制度 |
《数据管理制度体系》《编码与口径标准》 |
| 5. 平台与工具 |
构建主数据、元数据、质量、安全、共享五类支撑平台 |
《数据治理平台技术架构》《接口与集成方案》 |
| 6. 运营与优化 |
建立监督评估机制，周期性评估、量化改进 |
《数据治理运营手册》《持续改进机制》 |
二）数据治理“三支撑体系”
1.组织支撑：
- 成立数据治理委员会，设立CDO（首席数据官）统筹；
- 明确数据所有者、数据管理员、数据使用者职责；
- 建立跨部门协同机制（如数据标准审批委员会）。
2.制度支撑：
- 数据标准管理制度
- 主数据与元数据管理办法
- 数据质量监控制度
- 数据安全与共享制度
- 数据资产盘点与评估制度
3.技术支撑： -
构建“湖仓一体 + 元数据驱动 + 主数据分发 + 质量闭环”的统一治理平台，包含：
- 数据目录管理
- 元数据采集与血缘分析
- 主数据统一建模与分发
- 数据质量校验与问题管理
- 安全分级与权限控制
- 数据服务化API管理
这种体系相当于将数据治理“标准化—流程化—工具化—智能化”，让管理行为可执行、可量化、可追溯。
四、数据治理的落地执行机制
数据治理往往“上热中温下冷”，关键在执行。确保执行到位，需要构建“四层闭环机制”：
（1）责任闭环：建立权责矩阵
通过RACI模型（Responsible、Accountable、Consulted、Informed）明确：
- 数据所有者（Data Owner）：对数据质量与合规性负责；
- 数据管理员（Data Steward）：负责日常管理与质量监控；
- 数据使用者（Data User）：合规使用与反馈问题；
- 数据治理委员会（DG Committee）：统筹决策与协调。
数据质量考核、绩效挂钩是执行的核心抓手。
（2）流程闭环：嵌入业务全流程
数据治理不应是IT附属，而要嵌入“业务-IT-管理”全过程。
典型场景如：
- 在系统上线前执行数据标准校验；
- 在数据接入阶段执行主数据映射与质量检测；
- 在业务变更时执行元数据影响分析；
- 在数据使用阶段执行共享审批与安全脱敏。
形成“采集—加工—应用—反馈”的闭环管控链。
（3）技术闭环：平台化支撑
通过技术平台自动化治理：
- 元数据管理 → 自动识别数据血缘；
- 主数据管理 → 实现跨系统一致分发；
- 数据质量平台 → 自动校验、评分、预警；
- 数据安全平台 → 访问审计与分级加密。
奇瑞、吉利案例表明，技术平台让数据治理从“人工管理”转向“自动巡检 + 智能预警”。
（4）绩效闭环：持续优化与评估
采用DCMM模型定期评估治理成效，形成量化闭环：
- 指标包括数据完整率、准确率、共享率、复用率、问题关闭率等；
- 每年形成《数据治理评估报告》，推动改进；
- 建立“数据质量红黄绿榜”机制，推动部门良性竞争。
最终形成“制度保障—流程贯通—平台支撑—绩效驱动”的落地闭环。
五、44页制造业数据治理PPT
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