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数据治理解决方案

围绕数据标准、质量、主数据、指标与安全五大域,提供方法论+工具平台的一体化落地路径,结合行业最佳实践,分阶段达成治理目标。

为何需要数据治理?

在数字化转型浪潮中,企业及政府机构普遍面临数据孤岛、质量低下、标准缺失、安全风险等挑战。有效的数据治理不再是选择题,而是必答题。

它旨在将零散的数据转化为可信、可用的战略资产,最终实现 "数尽其用,业务赋能"。本方案基于多个成功项目经验,为您勾勒出一条清晰的实施路径。

核心治理域

标准管理
编码、口径、命名统一,落标建模
质量管理
规则校验、画像监控、问题闭环
主数据
实体建模、匹配合并、黄金记录
指标中心
原子指标到复合指标可追溯
安全与共享
分级分类、脱敏与服务目录
组织与流程
治理组织、流程与资产评估

数据治理实施行动指南

点击各阶段查看详细实施方案

1
1阶段:准备与评估

统一思想,摸清家底

2-3周

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2
2阶段:规划与设计

绘制蓝图,建立规范

2-3周

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3
3阶段:平台实施与数据入库

搭建平台,汇聚数据

4-8周

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4
4阶段:运营与赋能

推广使用,创造价值

持续进行

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5
5阶段:审查与优化

持续改进,深化治理

定期

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落地优势

轻咨询+轻平台

成本可控、周期可控

组织流程贴合

贴合政企体系的组织与流程设计

可视化评估

可视化治理资产盘点与评估评分

典型交付物

数据标准手册(编码/命名/口径)质量规则库与画像报表主数据实体-属性-枚举模型指标中心(原子/衍生/复合)血缘影响分析与口径追溯共享服务目录与权限矩阵治理组织与流程制度包

成功指标(KPI)

标准覆盖率
≥ 85%
关键域对象与字段纳入标准库
质量规则通过率
> 98%
重点表规则每日校验通过
主数据重复率
< 1%
去重合并后黄金记录稳定
共享复用度
+60%
跨部门共享服务调用提升