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数据治理方法论
文档版本01
发布日期2022-07-15
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数据治理方法论 目录
目录
1 目的.......................1
2 面向的读者.................. 2
3 数据治理框架..................... 3
3.1 数据治理框架.......................... 3
3.2 数据治理模块域......................3
3.3 数据治理各模块域之间的关系........................4
4 数据治理组织架构.................... 7
4.1 数据治理组织架构框架.......................7
4.2 数据治理组织职责........................ 7
5 数据治理度量评估体系................. 10
5.1 数据治理实施方法论........................ 10
5.2 数据治理度量维度...................... 11
5.3 数据治理度量评分规则.................... 11
6 华为数据治理案例.................. 13
6.1 华为数据治理思考...................... 13
6.2 华为数据治理实践...................... 14
6.3 华为数据治理效果...................... 15
7 新冠疫情数据治理思考................. 16
8 DAYU 方法论产品落地................. 17
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数据治理方法论 1 目的
1 目的
数据是企业核心资产，企业需要建立起数据字典，有效管理其日益重要的数据和信息
资源；同时建立数据持续改进机制，来不断提升数据质量。数据的价值和风险应被有
效管理，以支撑企业管理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。
数据准确是科学决策的基础，数据架构和标准的统一是全流程高效运作、语言一致的
前提。
当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共
享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数
据价值的最大化，急需建立一个完善的数据治理框架体系，为企业数字化转型打下坚
实的数据基础。
对于华为数据使能服务DAYU，DAYU数据治理方法论是华为数据管理方法论的精华总
结，参考了业界数据治理最佳实践，并结合华为数字化转型成功经验优化而成。本文
旨在帮助客户持续完善数据管理体系，沿企业主业务流打通信息链和数据流，提升数
据质量，实现数据“清洁”，以支撑运营效率提升和经营结果的真实呈现，实现智慧
数据驱动有效增长，充分实现数据资产价值。
本文先概要介绍了数据治理框架、数据治理组织架构和数据治理度量评估体系，然后
结合华为数据治理案例和新冠疫情简单描述了数据治理的应用，最后描述了DAYU方法
论在DataArts Studio产品上的落地以及详细的落地指导文档。
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数据治理方法论2 面向的读者
2 面向的读者
本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开
发维护的相关人员等。
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