话说数据治理
数据治理，是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作，是对数据的全生命周期管理。
✅数据治理体系乃是指从组织架构、管理制度、操作规范、IT 应用技术、绩效考核支持等诸多维度，针对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据生命周期等诸方面展开全面的梳理、构建以及持续优化的体系。
❤️简而言之，数据治理即是要“约束输入，规范输出”；
✅其宗旨在于提升数据的质量（精确性与完整性），确保数据的安全性（保密性、完整性及可用性）；
✅缘何需要数据治理？
（1）数据多头管理，缺失专门对数据管理予以监控的组织；
（2）多系统分散建设，未具规范统一的省级数据标准和数据模型；
（3）缺少统一的主数据，组织机构核心系统间的人员等主要信息并非存储于一个独立的系统之中，抑或并非通过统一的业务管理流程于系统间维护；
（4）匮乏统一的集团型数据质量管理流程体系；
（5）数据全生命周期管理不完备；
✅数据治理的 9 大核心领域：
（1）数据模型：涵盖数据结构、操作与约束三部分；
（2）元数据管理：划分为业务元数据、技术元数据、操作元数据三块；
（3）数据标准：由业务定义、技术定义和管理信息三部分构成；
（4）数据质量管理：从完整性、时效性等方面来定义评估维度；
（5）数据生命周期管理：囊括在线、归档、销毁三大阶段；
（6）数据分布和存储：区分为交易型、集成型、分析型、历史型数据；
（7）数据交换：增进数据共享的时效性、精准把控数据流向；
（8）数据安全：包含数据存储、传输、使用安全三部分；
（9）数据服务：构建结构化数据处理分析平台，数据资产视图；
✅数据治理工具全景图
✅数据治理的三个重要阶段：
数据保障、资产管理、开放运营；
✅数据治理实施步骤及方案：
第一步：明晰数据治理的目标和范围；
第二步：组建数据治理团队；
第三步：制订数据治理策略和规范；
第四步：施行数据治理流程；
第五步：监督和评估数据治理成效；
✅数据治理 VS 数据管理 VS 数据管控；
