数据治理的顶层架构设计

数据治理又难又烦，该怎么做呢？

一定要先做顶层的架构设计。

为什么这么说？

因为屁股决定脑袋。

每个人所处的位置不同，一般只关注自己的工作，让其说说数据治理要治理什么，那肯定不全面，可能只满足了他自己的业务需求，而没有考虑到企业整体的综合需求，所以要做顶层架构设计。

数据治理的顶层架构包括些什么内容？

1、数据治理的内、外部环境

2、数据治理的目标

3、数据治理活动如何管控

4、数据治理过程规划

5、数据治理的技术与工具

6、数据治理的具体内容

7、数据治理能获取什么价值

现在具体讲讲：

1

数据治理的内、外部环境：

做数据治理之前，需要了解企业及数据管理相关的情况，数据治理需要有一个良好的环境。

2

数据治理的目标：

这就是数据治理的战略规划。

我们应该分别调研企业的数据管理现状、业务部门的数据应用现状及需求、以及企业决策层对于数字化转型的目标的理解及期望，通过综合分析与充分沟通，规划出企业的数据相关战略。

3

数据治理活动如何管控？

这就是数据治理的管控体系建设。

包括数据治理的组织架构、政策、制度、流程、细则等。

4

数据治理的过程如何规划？

应方法论来讲，其本质是一个PDCA循环，包括了规划、实施、监控、优化。

5

数据治理包括哪些技术和工具？

这其实就是数据治理的技术体系建设。

数据治理的技术包括很多内容，比如数据架构、主数据管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据交换、数据服务、数据共享等。

6

数据治理的具体内容有哪些？

这方面应该根据企业的数据治理战略进行分步实施。

比如有些企业数据管理基础比较薄弱，需要从最基础的数据分层、数据分类、数据分级、数据源认证、数据标准等方面做起；

有些企业的数据管理基础较好，可以直接做主数据治理、元数据管理。

7

数据治理能获得的价值：

从数据战略的顶层规划层面，企业应该提前规划好治理目标及希望获取的价值，然后通过一系列的系统化、体系化的活动，让数据治理体现价值。

总结

数据治理可以分为三部分内容：

1、调研规划

数据治理战略规划、数据治理路线图规划

2、体系建设

数据治理的管控体系建设

数据治理的技术体系建设

数据治理的质量体系建设

数据治理的安全体系建设

3、实施类

元数据管理

主数据治理

业务数据治理

指标数据治理

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