在当今数据驱动的商业环境中，企业数据治理已成为提升运营效率和管理水平的关键。有效的数据治理不仅能保障数据的安全和质量，还能确保数据资产的最大价值化。然而，企业数据治理的实施是一个复杂的过程，它涉及到技术的应用、组织架构的建设以及实施策略的规划。
　　在确定了技术实施方案和组织管理架构，下面需要进行数据治理体系的落地实施。
　　在大型企业中一般会开发一个完整的数据治理平台，囊括所有数据治理功能，对外提供平台服务。
　　1）核心功能
　　数据治理平台作为数据治理的产品体系，旨在保障数据平台的数据是安全、可靠的、标准的、有价值的。
　　数据资产管理：提供面向用户的场景化搜素，提供全景数据资产地图，方便快速查找资产和资产分析
　　数据标准管理：统一定制数据标准，提高包括字段、码值、数据字典管理，保障业务数据和中台数据的统一标准
　　数据质量监控：提供事前、事中、事后的数据质量体系，支持数据质量监控规则配置、告警管理等功能
　　数据安全：提供数据安全脱敏、安全分级和监控
　　数据建模中心：统一建模，提供业务系统建模和模型管理
　　2）元数据管理
　　元数据管理系统作为数据治理平台的前端展示门户，帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用有效性和效率。
　　通过建立完整且一致的元数据管理策略，提供集中、统一、规范的元数据信息访问、查询和调用功能。
　　3）数据质量
　　数据质量监控：支持所有用户进行数据质量监控规则配置
　　规则阻断：配置数据质量监控阻断规则，数据质量出现差异可实时阻断下游作业运行，屏蔽错误结果链路扩散。
　　告警：数据质量出现预设偏差，及时发出预警通知及时修复
　　4）数据标准
　　支持定制统一的数据标准平台，包括字段标准管理，码值标准管理以及字典管理，业务源数据和中台数据统一标准。
　　5）数据安全
　　基于集团数据资产实现数据安全分级管理，自动识别安全信息；提供数据访问安全行为监测，及时识别访问风险。

　　数据治理评估

　　数据治理平台开发完成并运行，需要对整体数据治理体系的效果进行验证和评估。
　　1）数据资产
　　通过构建数据资产管理体系，实现资产全覆盖，并支持全局搜索和精准定位目标资产。
　　实现全局搜索，面向用户提供场景化检索服务
　　支持标签、数据地图、表名和字段名等多种检索维度
　　支持进行数据地图，源业务数据字典的结果筛选
　　比如支持PV/UV用户搜索和资产展示，明确服务目标
　　2）数据标准
　　新旧数据标准沉淀，打通了数据建模工具、数据标准库和词根标准库，落地数据标准和词根。
　　实现数据标准库100%拉通
　　智能识别数据标准和引用
　　客户端同步更新数据标准、词根
　　3）数据安全
　　保持事前制度建设、事中技术管控、事后监控审计的原则建立全流程数据安全管控体系。
　　基于以上数据安全管控体系，支持数据安全定级，构建灵活的数据安全共享流程。
　　4）数据质量
　　通过数据质量雷达图，定期进行数据和任务质量打分，综合考察数据质量效果。
　　数据完整性：查看数据项信息是否全面、完整无缺失
　　告警响应程度：日常管理、应急响应、降低影响；避免数据损毁和丢失
　　监控覆盖程度：确保数据遵循统一的数据标准和规范要求
　　作业稳定性：监控作业稳定性，是否存在作业异常等问题
　　作业时效性：检查任务对应的数据项信息获取是否满足预期要求
　　综上所述，企业数据治理是一个涵盖技术、组织架构和实施策略多个维度的复杂过程。通过构建强大的数据治理框架与平台、实现精细化的组织架构管理，以及制定合理的实施策略与持续改进机制，企业能够确保其数据治理工作的有效性，从而在数据驱动的商业竞争中占据有利地位。

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