數據治理項目實施指南：方法、技巧與實踐

毛大群　億信華辰總經理、中國信息協會常務理事、DAMA大中華區理事、北京軟件和信息服務業協會特聘專家。國內數據管理領域早期的布道者，榮獲“中國數字生態大數據領袖”“數字生態數據管理領軍人物”等稱號。參與《一本書講透數據資產入表》《首席數據官知識體系指南》《數據要素化時代的數據治理》等圖書的寫作。

湯賀靜　億信華辰副總經理，北京大學工商管理碩士，高級工程師，中國信息協會數字治理專業委員會專家。主持交付過10余個百萬級數據分析、數據治理類軟件項目，指導銀行、財稅等不同行業客戶開展數字化轉型、數據資產價值挖掘工作，深受用戶好評。

高誌鵬（博士） 北京郵電大學網絡與交換技術全國重點實驗室教授、博士生導師，中國計算機學會理事，CCF數據治理與發展技術委員會秘書長，中國通信學會數據安全專業委員會副主任，大數據智能管理與分析技術國家地方聯合工程研究中心副主任。

鄭渤龍（博士） 武漢理工大學計算機與人工智能學院院長、教授、博士生導師，國家級青年人才計劃入選者。主要研究方向為大數據與人工智能，曾獲數據庫領域國際頂級會議VLDB 2024年最佳論文提名獎和2020年優秀論文獎。

胡博（博士） 高級工程師，深圳易夥科技有限責任公司CEO，DAMA大中華區副主席，中國計算機學會傑出會員，CCF服務計算專業委員會常務委員。

李蓀　高級工程師，中國信息通信研究院人工智能研究所平臺與工程化部副主任，參與多項人工智能標準制定和多篇人工智能相關研究報告編制工作。

金正平　億信華辰副總經理、CTO，主持過睿治數據治理平臺、ABI數據分析平臺、睿碼主數據平臺、智問平臺等多個數據產品開發和技術架構設計工作。

魏麗麗　華宇軟件首席數字官，中國電子信息行業聯合會數據與治理專業委員會專家委員，黑龍江省數字經濟研究會副會長，CIO時代可信數據空間專業委員會執行委員。

序

前言

建設篇

第1章　數據治理的價值與意義

1.1　數據要素化時代的數據管理2

1.1.1　國家戰略視角下的數據要素定位2

1.1.2　數據的核心價值3

1.2　數據價值釋放的困難與挑戰3

1.3　數據治理的關鍵部分與價值5

1.3.1　數據治理的關鍵部分5

1.3.2　數據治理的核心價值7

1.4　本章小結8

第2章　數據治理項目的準備工作

2.1　制定數據戰略：明確目標與方向9

2.1.1　理解組織戰略10

2.1.2　分析業務戰略10

2.1.3　確定數據戰略10

2.2　業務梳理：理解業務需求與數據流程12

2.2.1　開展現場調研12

2.2.2　識別關鍵業務流程14

2.2.3　梳理數據流向15

2.2.4　識別數據問題17

2.2.5　總結與輸出報告18

2.3　技術準備：評估與選擇合適的技術棧21

2.3.1　了解數據現狀21

2.3.2　評估現有技術架構23

2.3.3　選擇合適的數據治理技術棧25

2.3.4　技術棧選擇時的評估標準26

2.4　組織：構建數據治理團隊與培養能力28

2.4.1　組建數據治理辦公室28

2.4.2　團隊協作與溝通機制29

2.4.3　能力的培養與發展29

2.4.4　人才的引進與培養30

2.5　實施路徑：制定藍圖和階段目標30

2.5.1　制定藍圖規劃30

2.5.2　確立階段目標31

2.5.3　第一階段切入點選擇推薦32

2.6　本章小結35

第3章　數據治理項目建設流程

3.1　流程設計思路36

3.2　啟動與調研37

3.2.1　階段目標38

3.2.2　前置輸入39

3.2.3　關鍵活動40

3.2.4　輸出成果41

3.3　規劃與設計42

3.3.1　階段目標43

3.3.2　前置輸入45

3.3.3　關鍵活動46

3.3.4　輸出成果49

3.4　實施落地51

3.4.1　階段目標51

3.4.2　前置輸入54

3.4.3　關鍵活動55

3.4.4　輸出成果57

3.5　驗收與運營60

3.5.1　階段目標60

3.5.2　前置輸入61

3.5.3　關鍵活動62

3.5.4　輸出成果63

3.6　本章小結64

場景篇

第4章　主數據管理

4.1　定義和價值66

4.1.1　定義66

4.1.2　價值67

4.2　主數據的典型業務場景68

4.2.1　財務域主數據69

4.2.2　人資域主數據70

4.2.3　生產域主數據71

4.2.4　客商域主數據72

4.3　核心建設過程73

4.3.1　現狀調研階段73

4.3.2　方案設計階段77

4.3.3　系統實現階段84

4.3.4　系統上線階段88

4.4　註意事項91

4.5　最佳實踐93

4.6　本章小結94

第5章　數據質量管理

5.1　概念96

5.1.1　數據質量的定義96

5.1.2　數據質量管理的維度97

5.2　典型業務場景98

5.2.1　數據采集98

5.2.2　數據存儲100

5.2.3　數據加工102

5.2.4　數據共享103

5.2.5　數據應用104

5.3　建設內容105

5.3.1　質量現狀評估分析106

5.3.2　標準規範規劃設計110

5.3.3　數據質量管理實施112

5.3.4　質量提升效果驗證與推廣114

5.3.5　質量體系運營與優化116

5.4　註意事項117

5.5　最佳實踐119

5.6　本章小結121

第6章　數據標準管理

6.1　概念及特征122

6.1.1　概念122

6.1.2　特征123

6.2　典型業務場景與價值分析124

6.2.1　數據質量管控124

6.2.2　主數據治理125

6.2.3　跨系統數據整合125

6.2.4　合規治理支撐126

6.2.5　平臺體系構建126

6.2.6　業務場景賦能127

6.2.7　資產流通賦能129

6.3　建設內容129

6.3.1　頂層規劃129

6.3.2　現狀診斷與標準設計133

6.3.3　標準開發與試點137

6.3.4　全面推廣固化140

6.3.5　運營與優化142

6.4　註意事項145

6.5　最佳實踐146

6.6　本章小結147

第7章　數據共享與交換

7.1　概念與技術演進149

7.1.1　學術定義150

7.1.2　組織級定義150

7.1.3　技術演進150

7.2　典型場景與場景的選擇152

7.2.1　四大典型場景152

7.2.2　場景的選擇154

7.3　建設內容155

7.3.1　明確核心設計原則155

7.3.2　洞察需求157

7.3.3　制定數據共享與交換策略159

7.3.4　標準牽引164

7.3.5　平臺建設165

7.4　註意事項171

7.5　最佳實踐173

7.6　本章小結175

第8章　數據資產管理

8.1　定義和特征177

8.1.1　定義178

8.1.2　特征179

8.2　典型業務場景和價值分析181

8.2.1　內部循環，提質增效181

8.2.2　外部流通，資產變現183

8.3　建設內容184

8.3.1　治：數據梳“治”184

8.3.2　盤：“盤”清資產186

8.3.3　用：應“用”資產189

8.3.4　營：運“營”資產190

8.3.5　增：資產“增”值191

8.4　註意事項192

8.5　最佳實踐195

8.6　本章小結196

第9章　數據應用

9.1　概念和演進歷程198

9.2　典型應用場景和價值分析199

9.3　建設內容202

9.3.1　數據采集202

9.3.2　湖倉建設203

9.3.3　數據治理208

9.3.4　指標體系構建209

9.3.5　數據可視化213

9.3.6　智能應用216

9.3.7　數據共享與服務217

9.4　註意事項219

9.5　最佳實踐220

9.6　本章小結221

案例篇

第10章　強監管的全局金融數據治理實踐

10.1　項目背景224

10.2　數據管理現狀225

10.3　成熟度評估：基於DCMM的評估報告227

10.3.1　評估模型構建227

10.3.2　數據管理提升點228

10.4　解決方案：體系化設計與技術賦能230

10.4.1　數據戰略規劃框架230

10.4.2　全域數據標準體系231

10.4.3　智能治理技術平臺234

10.5　實施過程：分步推進與敏捷疊代238

10.5.1　階段式推進策略238

10.5.2　協同機制創新245

10.6　建設成效：從治理到價值釋放247

10.6.1　治理效能提升：構建可持續的治理生態247

10.6.2　業務價值釋放：驅動數字化轉型縱深發展248

10.6.3　行業標桿成果248

10.7　經驗總結與行業啟示249

10.7.1　核心成功要素249

10.7.2　行業啟示251

10.7.3　改進空間252

10.8　本章小結252

第11章　采產銷一體的主數據管理實踐

11.1　項目建設背景254

11.2　項目實施內容255

11.2.1　調研主數據現狀256

11.2.2　構建主數據管理體系259

11.2.3　主數據管理實施落地262

11.2.4　主數據質量管理273

11.3　項目過程管理276

11.3.1　項目溝通管理276

11.3.2　實施成果管理277

11.4　項目建設成效277

11.5　項目覆盤279

11.6　本章小結280

第12章　聯邦式跨境主數據管理實踐

12.1　項目概況281

12.1.1　項目建設背景282

12.1.2　職能架構283

12.1.3　數據現狀284

12.1.4　項目建設目標286

12.1.5　項目建設範圍287

12.2　項目實施過程288

12.2.1　項目整體計劃289

12.2.2　啟動與調研階段289

12.2.3　規劃與設計階段293

12.2.4　實施落地階段305

12.2.5　驗收與運營階段309

12.3　項目建設成效310

12.4　項目覆盤313

12.5　本章小結315

第13章　教學和運營管理的數據應用實踐

13.1　案例1：某大學教務數據看板實踐317

13.1.1　項目概述318

13.1.2　項目解決方案320

13.1.3　項目實施過程323

13.1.4　項目收益332

13.2　案例2：某教育集團的運營管理實踐334

13.2.1　項目背景335

13.2.2　項目解決方案336

13.2.3　項目實施過程340

13.2.4　項目建設成效347

13.2.5　項目覆盤348

13.3　本章小結350

第14章　跨產業超大規模數據治理體系的構建與實施

14.1　項目概況351

14.1.1　項目建設背景351

14.1.2　項目現狀352

14.1.3　項目建設範圍352

14.1.4　項目建設原則353

14.1.5　項目建設目標354

14.2　項目交付實施354

14.2.1　項目啟動與規劃355

14.2.2　數據匯聚接入356

14.2.3　元數據管理358

14.2.4　數據標準建設359

14.2.5　數據倉庫構建364

14.2.6　數據質量核驗365

14.2.7　項目收尾376

14.3　項目成效378

14.4　項目覆盤379

14.5　本章小結381

第15章　基於雙重組織架構和風險管控的主數據管理實踐

15.1　項目概述382

15.1.1　項目需求痛點382

15.1.2　主數據管理問題383

15.1.3　根因分析385

15.1.4　建設目標386

15.2　項目建設方案386

15.2.1　建設思路和原則386

15.2.2　分期建設方案387

15.3　項目實施過程389

15.3.1　管理能力建設391

15.3.2　組織主數據管理實施方案制定391

15.3.3　人員主數據管理實施方案制定394

15.3.4　客商主數據管理實施方案制定396

15.3.5　實施步驟和要點398

15.4　項目亮點和建設成效403

15.4.1　項目亮點403

15.4.2　項目建設成效403

15.5　項目覆盤406

15.6　本章小結408

第16章　盤活異構數據資產的數據治理實踐

16.1　項目概述410

16.1.1　建設背景410

16.1.2　企業數據管理現狀411

16.1.3　建設目標413

16.2　項目解決方案414

16.2.1　數據資產管理體系416

16.2.2　大數據中心416

16.2.3　數據治理中心416

16.2.4　數據資產中心417

16.2.5　數據資產應用417

16.3　項目實施過程418

16.3.1　數據管理成熟度評估418

16.3.2　數據資產管理咨詢規劃419

16.3.3　數據資產管理體系建設420

16.3.4　大數據中心建設421

16.3.5　數據質量管理426

16.3.6　數據資產盤點427

16.3.7　數據資產應用431

16.3.8　數據資產平臺推廣432

16.4　項目建設成效435

16.5　項目覆盤436

16.6　本章小結 437

總結篇

第17章　數據治理項目實施的常見問題與解決方案

17.1　數據戰略域440

17.2　數據標準域441

17.3　數據質量域443

17.4　數據架構域445

17.5　數據應用能力域448

17.6　數據生命周期域449

17.7　數據安全管理域451

17.8　本章小結453

第18章　數據治理項目實施成功的關鍵因素

18.1　戰略耦合，全局規劃，分步建設454

18.1.1　以數據戰略支撐業務戰略454

18.1.2　要事先行，持續疊代455

18.2　持續借力高層，巧妙設計制度456

18.2.1　戰略綁定與高層參與456

18.2.2　現狀分析與緊迫性驅動456

18.2.3　實施路徑與溝通機制457

18.2.4　巧妙設計制度，推動長效保障457

18.3　穿透組織壁壘，打通協作與溝通457

18.3.1　組織內部協作457

18.3.2　組織與承建方合作458

18.3.3　供應商之間的協作458

18.4　聚焦關鍵活動，校準實施路徑459

18.4.1　治理架構設計459

18.4.2　數據架構設計460

18.4.3　數據合規與數據安全管理461

18.5　推動治理成果顯性化464

18.5.1　納入績效考核體系464

18.5.2　治理成果可視化465

18.5.3　數據治理成熟度評估465

18.5.4　數據資產估值與資本化465

18.6　數據治理持續優化與賦能466

18.6.1　建立持續改進機制466

18.6.2　培養數據治理文化466

18.6.3　利用新技術和新方法466

18.7　本章小結467

第19章　數據治理的發展趨勢

19.1　數據治理現狀468

19.2　工程化趨勢：標準化路徑，構建數據治理流水線470

19.2.1　數據治理工程化的內涵與價值470

19.2.2　數據治理工程化的實踐要點473

19.2.3　數據治理工程化的協同化與生態化474

19.2.4　數據治理工程化的持續優化474

19.3　智能化趨勢：AI驅動的治理範式革新475

19.3.1　數據治理Agent476

19.3.2　智能數據治理的應用478

19.4　更安全趨勢：可信數據空間全方位保障數據安全可控481

19.4.1　數據治理安全模式的三大轉變481

19.4.2　可信數據空間提供技術支撐482

19.5　運營化趨勢：數據治理助力數據資產高效變現483

19.6　本章小結486

附錄　數據治理常用工具的功能清單