某集团数据治理组织及体系建设参考|元数据|运维

在国家大力推进数字化转型和强化信息化管理要求的宏观背景下，紧密结合xx集团的战略导向与“数字化转型”的迫切需求，亿信华辰精心策划并启动了xx集团数据管理体系的建设工作。

这一体系的构建，旨在从集团发展战略的高度出发，精准响应各业务板块的数据需求，并参照DCMM国家标准《数据管理能力成熟度评价模型》的框架，致力于构建强大的数据能力，充分激活数据的内在价值，从而制定出既具前瞻性又贴合实际的数据管理体系文件。以下为简板汇报材料，仅供参考~

总体目标

数据体系化管理是保障，数据标准化是基础，数据资产化、服务化、可视化是规划期内的目标，数据智能化是远期目标。

●数据体系化管理：确保数据管理的系统性和规范性，为数据价值的挖掘奠定坚实基础。

●数据标准化：作为数据管理的基石，推动数据格式、定义和流程的统一，提升数据互操作性。

●数据资产化、服务化、可视化：规划期内，将数据转化为可量化、可交易、可服务的资产，并通过可视化手段增强数据的可读性和决策支持能力。

●数据智能化：作为远期愿景，推动数据驱动的智能决策和自动化流程，引领集团迈向智能化运营的新阶段。

总则

为加速xx集团数字化转型步伐，充分发挥数据作为新型生产要素的战略价值，组织修订了《数据管理制度》，旨在构建以数据为核心驱动力的管理机制和运营模式，为集团的数字化建设注入强劲动力。

组织与职责

数据管理组织架构

数据管理组织作为体系化管理的核心载体，以虚拟形式存在，负责制度的制定、执行与调优迭代。结合集团实体组织架构，构建了由决策层（数据治理委员会）、管理层（数据治理办公室）、执行层（数据治理执行组）组成的三级管理体系，确保数据管理工作的高效运行。

组织分工

成立数据治理委员会，统一领导数据资产化建设和运营工作。数据治理委员会下设数据治理办公室，负责统筹组织实施。xx集团下属公司及集团各部职能部室即数据治理执行组配合完成数据管理工作。

RASCI角色分工矩阵

依据主要实体部门的职能，各部门组织的工作领域进行划分，梳理各工作项的RASCI角色分工。

数据战略

数据战略是集团数据管理的顶层规划，旨在明确数据管理的愿景、目标、原则和路径，为数据管理工作提供长期指导。通过实施数据战略管理，包括战略规划、实施与评估，确保数据管理活动与集团整体战略保持一致，推动数据价值的最大化实现。

数据战略管理包括数据战略规划、数据战略实施、数据战略评估。其中数据战略规划制定旨在确定数据管理愿景、目标等高阶内容，数据战略实施确定任务蓝图及优先级顺序，战略实施评估对落实执行过程进行评价，有利于战略的执行和调整。

数据治理管控体系

数据治理是确保数据资产长期有序、可持续管理的关键。需要构建了与集团业务相匹配的数据治理体系，包括组织建设、制度建设与沟通机制，以盘活数据链路，保障数据采集、存储、计算与使用的可控性和可追溯性，提升数据价值。

数据架构

数据架构是用于定义数据需求、指导集团对数据资产的整合和控制、使数据投资与业务战略相匹配的一套整体构建和规范。其与集团信息化架构紧密相连，数据架构来源于集团信息化架构，是信息化总体架构的重要组成部分。

集团需要构建包括数据模型、数据分布、数据集成与共享、元数据管理在内的完整数据架构体系，确保数据投资与业务战略相匹配，为数据价值的实现提供坚实基础。

数据标准

数据标准是保障数据内外部使用和交换一致性和准确性的基石。集团实施数据标准管理，涵盖业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据等多个方面，确保数据资源从产生到传输、引用的全过程遵循统一标准，提升数据管理的规范性、有效性和共享性。

数据标准管理主要包括业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据。数据标准管理的对象包括元数据标准、主数据标准、指标数据标准、数据质量标准、数据模型标准、数据接口标准、数据安全标准等。

数据质量

数据质量是衡量数据满足用户需求程度的关键指标。数据质量管理，通过明确质量需求、开展质量检查、分析质量状况并采取措施提升质量，确保数据能够准确、及时、完整地支持业务决策和运营活动。

常见的一些数据质量指标：

完整性：是否缺失
规范性：是否符合要求
一致性：是否保持相同的规则
准确性：是否存在异常
唯一性：是否存在重复
及时性：是否可以及时被获取

数据应用

数据应用旨在实现数据资产的价值，通过针对特定业务需求和场景的数据加工处理，形成具有实际应用价值的成果。规范数据应用管理流程，能够显著提升集团的数据资源加工与分析能力，增强数据共享与服务能力。

数据应用管理涵盖数据分析、数据开放共享、数据服务三大核心领域，是数据价值体现的关键所在。数据应用的方向需紧密贴合组织的战略和业务目标，确保数据应用成果能够直接支持业务决策与运营优化。

数据安全

数据安全是确保数据处于有效保护、合法利用状态，并具备持续安全能力的关键。在数据规划设计、开发建设、运行维护的全生命周期中，实施数据安全管理至关重要，可有效防范数据被非法访问、使用和传播的风险，规范人员在岗行为。

数据安全管理涉及数据的通用安全、采集安全、传输安全、存储安全、处理安全、交换安全和销毁安全等多个方面。制定并执行有效的数据安全策略和规程，确保合适的人员以正确的方式使用和更新数据，同时严格限制所有不适当的访问和更新行为，是保障数据安全的核心。

数据生命周期

数据生命周期是指数据从产生或获取到销毁的全过程。通过实施数据生命周期管理，深入认识数据全生命周期的特性，有助于更好地描述、衡量、量化和管理数据。

数据生命周期管理包括数据需求分析、数据设计与开发、数据运营和数据退役等多个阶段。为实现数据战略确定的目标和愿景，确保数据资产价值最大化，需在数据全生命周期的各个阶段实施有效管理，从宏观规划、概念设计到物理实现，从数据获取、处理到应用、运维、退役的全过程，均需满足数据管理需求。

数据资产管理技术支撑

数据资产管理技术支撑工具是提升数据管理效率与质量的关键。这些工具包括数据治理工具（如数据指标管理、元数据管理、主数据管理等）和数据湖管理工具（如数据采集、存储、计算、应用和共享等）。核心数据资产应实现数据标准可视、数据质量和安全可控、数据来源可追溯等目标。

数据治理委员会负责审议数据平台的规划、选型和验收，协调重大事项；数据治理办公室负责制定数据平台建设规划，组织建设实施；数据运营团队在指导下参与建设方案设计、实施及运维运营；集团下属公司及各职能部室应对数据平台建设提出具体需求并提供支持。

考核与评价

公平公正的年度考核与评价是确保数据管理工作长期高质量、高效率运行的重要保障。数据治理委员会提出考核要求，审核考核指标，审查评价结果；数据治理办公室制定考核指标，组织考核，提交评价结果；集团下属公司及各职能部室配合完成考核，根据评价结果整改问题。同时，应鼓励并表彰在数据管理各方面做出突出贡献的部门和个人，授予相应荣誉和奖励。