建设背景

数据资产已成为各个行业的重要生产要素 ，在客户服务创新、风险管理、绩效管理、财务管理等各方面工 作中发挥着越来越关键的作用 。如何管理好数据、应用好数据、挖掘数据价值，已成为一个现代各行各业加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的最重要、最迫切的基础工作之一 。

数据治理体系框架

1、企业信息管理（EIM）框架

在数据领域具备体系化的解决方案，将确保为构建企业级的数据管理与应用能力。数据领域的解决方案以“企业信息管理（EIM-Enterprise Information Management，以下简称EIM）”解决方案为核心，其重要组成部分“企业数据管理（EDM-Enterprise DataManagement，以下简称EDM）”将直接为此次项目提供支持。

• 商业智能与数据仓库（BI）：构建企业级数据仓库，实现数据的集中和整合，为商业智能、统计及经营决策提供可信的数据基础。

• ETL（数据抽取、转换、加载）：实现跨平台的大数据量迁移和转换，构建企业数据ETL平台。

• 数据分析和挖掘：构建数据挖掘模型，实现对数据的趋势分析预测。

• 结构化搜索与图像管理：建立结构化数据的搜索引擎和图像管理技术，确保数据的有效检索和管理。

• Web内容管理与记录管理：收集、装载、存储、维护和交付Web上的文本和图像资源，管理企业内的各类记录信息。

  
  

2、数据管理（EDM）体系

数据管理（EDM）体系是企业数据管理的重要组成部分，包括数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理等多个方面。

数据质量管理：制定数据质量度量规则，对数据进行日常监控和定期检查，确保数据的准确性、完整性和一致性。

数据标准管理：建立全行级的数据标准制定、审批与发布制度，确保各部门在数据使用上的一致性和规范性。

数据安全管理：对数据进行分级分类，实施认证和授权机制，保证数据共享的安全性和隐私保护。

数据治理体系建设的实施步骤

基于数据领域方面的领先实践，结合的实际需求，本项目数据治理体系工作预计包含以下三个阶段：数据治理体系现状分析与评估、数据治理体系设计与规划、数据治理体系建设（数据治理制度、数据标准管理、数据质量管理）。

1、评估与规划

• 现状评估：对企业当前的数据治理水平进行评估，包括数据质量、数据标准、数据安全等方面。

• 需求分析：根据企业业务发展和数据管理需求，制定数据治理体系建设的目标和计划。

• 蓝图设计：设计数据治理体系的整体蓝图，明确各阶段的任务和里程碑。

2、组织与人员

• 成立数据治理组织：建立数据治理委员会、数据治理组等组织机构，明确各层级职责和权限。

• 人员配置与培训：选派数据治理工作小组成员，设置数据管理专员，并进行相关培训。

3、制度与流程

• 制定数据治理制度：包括数据质量管理制度、数据标准管理制度、数据安全管理制度等。

• 优化数据管理流程：建立数据质量监控、数据标准执行、数据安全审核等流程，确保数据管理的规范性和有效性。

4、技术与平台

• 构建数据仓库与数据集市：根据企业业务需求，构建企业级数据仓库和部门级数据集市。

• 实施ETL与数据挖掘：构建ETL平台，实现数据的抽取、转换和加载；开展数据挖掘工作，挖掘数据潜在价值。

• 建设数据管理平台：搭建数据管理平台，实现对数据质量、数据标准、数据安全的集中管理。

5、监督与评估

• 建立监督机制：制定数据治理监督方案，对数据治理工作进行定期检查和评估。

• 持续改进：根据评估结果，对数据治理体系进行持续优化和改进，确保数据治理工作的有效性和可持续性。

项目实施方案

1、项目计划

根据数据管控体系建设项目内容 ，可以分为 5 大任务 ，项目周期约为 24 周 ，分数据治理体系规划、数据标准、数据质量、数据  仓库架构 ，进度安排见下图：

2、项目组织与人员构成

根据项目需求配置相应的资源和人员包括硬件设备、软件工具、专业人员等确保项目顺利进行。

3、项目工作产品及最终交付物

具体交付时间根据项目的具体进展和各项工作安排进行调整 ，项目交付物列表及计划交付时间一般可以如下：

4、项目风险与应对建议

主要风险点在于项目周期紧张且多项工作并行开展，可能导致项目交付质量降低。紧张的项目周期无法保证项目交付品的质量，同时可能影响到整个平台建设的进程和质量。此外，若无法及早识别并处理无法按时完成的工作，项目管理将缺乏足够的时间来安排应急计划，进一步加剧了风险。因此，需制定科学合理的进度管理计划，确保项目按时推进并保持高质量。