2022大数据平台数据治理与建设策略

"2022年大数据平台数据治理与建设方案" 大数据平台的数据治理与建设是当前企业和组织数字化转型中的关键环节。本方案旨在提供一套全面的方法论，以确保数据作为资产的有效管理和利用。数据治理是构建高效、共享、统一的数据环境的基础，其核心在于提升数据质量，以推动业务价值的实现。它包括定义岗位职责、管理流程，以及确保数据在各个阶段的完整性、准确性、一致性和时效性。 一、数据治理的意义与价值 1. 基本保障：数据治理为构建完善的管理环境提供基础，是数据资产管理和共享的重要组成部分。 2. 数据资产管理：将数据视为资产，通过有效的治理手段进行管理，以提高数据的价值。 3. 业务价值：通过提高数据质量，帮助企业达成业务目标，优化数据架构，提升决策的科学性和精细化管理。 二、数据治理策略 1. 应用（需求）驱动：以业务需求为导向，强化业务部门的参与，快速响应并实现价值。 2. 快速见效：初期投入应控制在合理范围内，避免大规模、长时间的项目，以快速显现效果。 3. 经验借鉴：学习同行业成功案例，采用成熟的技术架构和解决方案。 4. 内部人才培养：注重内部团队建设和运营管理制度，初期让IT人员深度参与，后期转向管理角色。 三、数据平台建设原则 1. 数据战略：制定明确的数据战略与规划，指导数据应用与服务的发展。 2. 数据组织与职责：明确数据管理的组织架构和岗位职责。 3. 制度与流程：建立完善的数据管理流程和制度。 4. 保障机制：设立数据服务管理、需求管理、架构管理等，确保数据安全和合规。 5. 数据生命周期管理：涵盖数据的结构化转换、分析计算、存储、传输、服务、质量检核、元数据管理等多个方面。 四、某行数据现状及问题分析 以银行为例，目前的数据应用现状可能包括： 1. 多个业务系统（如综合业务系统、信贷管理、国际业务等）各自独立，数据交换平台用于集成。 2. 数据交换和报表平台服务于不同部门（如财务会计部、信贷管理部等），但可能存在数据孤岛和一致性问题。 3. 客户信息和贷款余额等关键数据分散在各系统中，缺乏统一管理和深度分析。 面对这样的现状，数据治理与建设方案应着重于解决数据孤岛、提升数据一致性、优化数据服务，并通过数据挖掘和分析，为高管提供决策支持（如高管驾驶舱），实现数据驱动的业务优化和增长。