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数据治理数仓数据超市

云容灾备份安全治理

2025-06-23

导读：数据治理数仓数据超市什么是数据治理? 数据治理是指组织对数据全生命周期的系统性管理行为📊，包括数据的创建、存储、使用、共享、归档直至销毁。

数据治理数仓数据超市

什么是数据治理?

数据治理是指组织对数据全生命周期的系统性管理行为📊，包括数据的创建、存储、使用、共享、归档直至销毁。这一过程通常由企业数据治理部门主导，旨在制定并执行覆盖全企业数据应用的政策与流程✨。

从不同角色的视角来看，数据治理的核心诉求各有侧重：

管理者：将数据治理视为数字化转型的战略支撑🚀，期望通过数据治理确保数据能够驱动业务决策💡。

业务人员：更关注数据的开放性和可用性👀，他们需要明确数据的定义、来源与质量，以便更好地支持精准的业务操作📝。

而数据治理要做就是用规则 + 流程 + 所有权责连接，将数据的生产、维护、分类、转换、使用全链路打通🔄。

把 “工作用到的数据” 部署好、标识好、维护好、有系统地管起来，让数据有资产属性，有受益能力，有可转换价值💰！

数据治理就是管理数据资产的方式。让数据变得可靠、好用且安全。

（确保数据准确、完整、一致、及时且符合业务需求。）

方法步骤如下

1、建立统一的数据定义（业务术语表）、数据模型和标准，确保不同系统和部门对数据的理解和使用是一致的。

2、让授权用户在需要时能够方便地找到、理解和使用所需的数据。

3、定义数据所有者、数据管理员等角色及其职责，确保数据有人负责。

4、建立数据标准与规范：统一数据定义、格式、编码规则、命名规范等。

5、定义数据质量指标、进行数据剖析、监控、清洗和提升数据质量。

6、元数据管理：管理描述数据的数据（元数据），包括业务含义、技术属性、来源、血缘关系等，提高数据的可理解性和可追溯性。

7、主数据管理：管理核心业务实体的关键共享数据（如客户、产品、供应商），确保其单一、准确、权威的视图。

8、明确数据治理委员会、数据所有者、数据管理员、数据管家等角色及其职责。

如何进行数据治理、如何搭建数仓与数据超市

数据治理首先需要构建标准化数据资产目录，针对高频的报表信息进行梳理与整合。

第一点：统一数据定义制定核心字段标准（如XX市形成46项标准化数据项），建立数据字典、标签体系，确保“人-房-企”等关键对象在各系统中定义一致。

第二点：设计数据质量规则设计校验规则（如完整性、逻辑一致性），采用“智能核验+自动清洗”（自动归类整合）。

详情参见：

《项目《核心字段标准化清单》.pdf》

《项目《数据字典》清单.pdf》

《项目《标签体系》清单.pdf》

数仓架构设计构建--“四级联动”中枢

第一步：构建“四级联动”中枢

第二步：通过ETL工具，进行数据整合

第三步：建立数据回流机制数据回流机制核心架构

第四步：引入全流程监控

数据超市的构建

‌数据超市是一种以数据产品为核心、提供数据资源汇聚、交易和场景化应用的平台化服务模式‌，旨在促进数据要素流通和价值释放。目前，国家文化大数据华东区域交易平台、海南省数据产品超市等代表性平台已投入运营，涵盖数据展示、交易、结算等功能。‌‌

第一步：分层开放策略：

基础数据层：提供人口、法人、房屋等原始字段查询（如XX区开放96个专题数据）。

第二步：场景服务层：

封装“残疾人服务”“低保核验”等预置报表，支持一键生成（如XX区《残疾人花名册》简化填报）。

第三步：工具赋能：

集成语音录入、智能扫描、勾选式报表生成。

第四步：权限精细化：

按角色（网格员/街道管理员/部门）分配数据可见范围（区五级账号体系）。

安全合规：数据脱敏、访问审计，符合《数据安全法》要求。

【声明】内容源于网络

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