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企业数据治理全景架构(三区一循环)

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企业数据治理全景架构(三区一循环)

▎版权声明 本指南版权属于国际数据治理协会(以下简称IDGA),并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或观点的,应注明“来源:国际数据治理协会”。违反上述声明者,本协会将追究其相关法律责任。 ▎编制说明 本指南的撰写得到了IDGA多家企业与专家的支持与帮助,主要参与单位与人员如下。 参编单位:山东中翰软件有限公司、深圳德讯信息技术有限公司、聚中软件(上海)有限公司、北京海纳数聚科技有限公司、北京万山数据科技有限公司、北京中软国际信息技术有限公司、太极计算机股份有限公司、中国电子工程设计院股份有限公司、东华软件股份公司、多氟多新材料股份有限公司、天津天保控股有限公司、西藏奇正藏药股份有限公司、泰和新材集团股份有限公司、卡士乳业(深圳)有限公司、南京医药股份有限公司、浙江南都电源动力股份有限公司、上海派拉软件股份有限公司、山信软件股份有限公司、武汉春笛信息科技有限公司、广州辰智信息科技有限公司、内蒙古飞致创新科技有限公司、山东创先信息技术有限公司、太一数据科技(山东)有限公司、浪潮创新科技股份有限公司 参编人员:段效亮、蔡文海、杜绍森、赵向朋、鲁四海、陈秉宏、张玉勇、刘海庆、刘源、李振、童强、周齐心、蔡乐、刘芳芳、王洪涛、孙红、赵建业、李晓帅、任涛、牛文彬、李广兵、张志峰、王皓宇、马云涛、高启才、谢增标、陈聪、刘旺、许光峰、王贲、王恩开、刘海洋、刘志、曹彦虎、萨福星、徐延省、石晓光、陈志鹏、刘虎 一、概述 工业企业数据治理“三区一循环”全景架构是对数据治理体系的系统性可视化呈现,涵盖从数据产生到价值释放的全链路阶段,各阶段既独立聚焦又协同联动,最终实现“数据可控、可用、可增值”。 结合各会员多年的数据治理实践及经验,IDGA总结推出如下全景逻辑框架(图1,分为核心治理区、价值输出区、支撑保障区和数据治理智能循环),以便更好地指导广大企业未来的数据治理工作。 二、核心治理区:数据全生命周期的“管控中枢” 核心治理区聚焦数据从产生到流转的全链路管控,包含源端治理、末端治理和非结构化数据治理三部分,形成“源头防控-过程管控-全域覆盖”的闭环。 如下图2红色框注所示。 2.1源端治理:数据“诞生”的质量防线 1.定位 数据产生环节的“第一道关口”,确保数据从源头符合规范,减少后续治理成本。 2.核心要素 (1)数据源覆盖 ➢业务系统(ERP、CRM、OA等)的表单录入;➢外部数据(客户提交的文档、合作伙伴API接口);➢物联网设备(传感器数据、监控日志)的原始采集。 (2)质量控制手段 ➢规则嵌入:在数据录入/采集界面嵌入校验规则(如手机号格式、必填字段完整性),实时拦截错误; ➢标准化模板:统一Excel导入模板、API接口数据格式(如JSON字段定义);➢责任绑定:明确“数据源owner”(如销售部负责客户数据录入质量),纳入考核。 3.技术支撑 主数据管理平台、静态数据治理平台以及业务系统插件(如CRM的表单校验工具)等。 2.2末端治理:数据“应用”的可靠性保障 1.定位 数据进入分析、决策及资产等应用场景前的“最后一道检查”,确保末端数据“可信、可用”。 2.核心要素 (1)数据流转链路管控 ➢集成处理环节:监控数据从源系统到数据仓库/中台的清洗、转换过程(如计算逻辑是否篡改等);➢应用场景校验:对数据资源盘点、数据分析模型、业务决策系统中的数据进行实时核对(如统计口径的一致性、报表数据与源系统的一致性等)。 (2)追溯与归因 ➢数据血缘管理:通过技术工具记录数据全链路流转路径(如“营销报表销售额→来自ERP订单表→关联产品主数据”),支持“末端数据异常→快速定位源头”; ➢问题闭环:建立末端数据质量问题的反馈-整改流程(如报表数据错误时,自动通知源端owner整改)。 3.技术支撑 数据采集平台、数据仓库建模工具、元数据管理平台、业务问题探查工具、BI工具校验插件等。 2.3全域治理:结构化+非结构化数据的“全覆盖管控” 1.定位 突破传统结构化数据局限,实现对企业所有类型数据的治理,是数据治理的“广度与深度”延伸。 2.核心要素 (1)数据类型覆盖 ➢结构化数据:数据库表(如MySQL、Oracle等)、API接口数据(如以行列结构存储的数据)等;➢非结构化数据:文档(如合同、报告等)、音视频(如客户访谈录音、产品视频等)、图像(如质检图片、身份证扫描件等)、日志(如系统运行日志、用户行为日志等)等。 (2)非结构化数据处理 ➢自动化处理:用NLP(自然语言处理)提取文档关键信息,CV(计算机视觉)识别图片内容,替代人工录入;➢智能校验:AI模型自动检测非结构化数据质量(如识别模糊图片、识别合同中的条款冲突);➢动态分类:基于机器学习对非结构化数据自动打标签(如客户反馈录音按“投诉”“咨询”分类)。 3.差异化治理策略 (1)结构化数据 侧重关系完整性(如外键约束等)、计算逻辑一致性(如指标口径统一等); (2)非结构化数据 侧重内容提取(如从合同中提取“签约日期、金额”)、分类归档(如按“客户反馈”、“产品文档”分类存储)、合规性校验(如身份证图片的清晰度、是否包含敏感信息)。 三、价值输出区:数据治理的“成果转化” 价值输出区是治理成果的直接体现,通过数据应用服务和数据知识管理,将“管控后的优质数据”转化为业务价值。具体如下图3中的红框标注。 3.1数据应用服务:数据“可用”的载体 1.定位 将治理后的高质量数据以标准化方式提供给业务场景,支撑业务决策与创新。 2.核心要素 (1)数据资产化呈现 ➢数据资源目录:梳理企业数据资源清单(如“客户基础数据”“销售订单数据”),标注资产属性(如质量等级、敏感程度、责任人);➢资产价值评估:基于“使用频率”“决策贡献”等维度评估数据价值(如高价值资产优先保障质量)。 (2)服务化输出 ➢数据API:通过API网关提供标准化数据接口(如“客户360°视图API”供营销系统调用); ➢分析报表:基于治理后的数据生成BI报表(如销售趋势、客户留存率);➢模型支撑:为AI模型(如客户churn预测模型)提供高质量训练数据。 3.安全与合规 在服务输出中嵌入权限控制(如“销售经理仅能查看本区域数据”)、脱敏处理(如,手机号显示为“138****5678”)。 3.2数据知识管理:治理经验的“沉淀与复用” 1.定位 将数据治理的规则、经验转化为知识,支撑治理能力的持续提升。 2.核心要素 (1)知识采集 记录、存储数据治理过程中的经验性知识(如治理项目中的讨论过程,日常数据管理中的经验总结等),形成专业的经验知识库(如项目成果物及成果物形成的过程等); (2)元数据管理 记录数据的“描述信息”(如字段定义、业务含义、格式约束等),形成元数据字典(如供业务人员查询“字段是什么意思”); (3)知识图谱构建 ➢业务知识图谱:关联核心业务对象(如“客户-产品-订单-供应商”),明确数据间的业务逻辑; ➢治理知识图谱:关联治理规则与业务场景(如“客户投诉数据→需关联产品质检数据→触发质量规则A”)。 3.治理规则库 沉淀可复用的治理规则(如“手机号校验规则”“合同文档必填要素”),支持跨场景调用(如源端和末端共用同一套规则)。 3.3AI智能体:让数据治理自主、循环 1.定位 基于AI技术,利用行业及已有知识培养针对性的治理智能体或助手,降低数据治理门槛,实现数据治理的自主及循环迭代。 2.核心要素 (1)行业垂直大模型构建 结合数据治理及企业自身业务特点构建(向量化)知识库,利用RAG(检索增强生成)与微调协同技术进行垂直大模型的优化迭代。 (2)治理流程编排 基于最终诉求将复杂任务拆解为标准化步骤,强化意图识别(IntentRecognition)能力,从用户输入中提取目标或行动请求,实现动态任务分解及结论导向。 3.智能化方向 (1)智能问事 为最大化降低数据治理工作的门槛,从做一件事的角度介绍基础逻辑,规划对应步骤,并引导完成相应操作,同时会告知此过程中的风险及规避方法。 (2)智能问数 为简化日常数据管理工作,了解企业数据治理的所有现状,包括接口数量、模型数量、数据质量现状及趋势、数据日增量、数据被使用情况等。 (3)体系智能优化迭代 基于数据治理的海量“过程知识”的采集、转化,自动感知现有制度、标准或流程等的不足,主动提出改造优化建议及方案,以满足企业不断发展的要求。 (4)智能清洗 为了使数据质量问题能够保持在一定程度,自动探知数据质量问题,同时自动调整清洗规则、步骤,自动清洗处理问题数据。 (5)智能建模、智能数据对接、智能运维管理以及智能数据资源盘点等。 四、支撑保障区:数据治理的“基石” 支撑保障区为核心治理区和价值输出区提供“组织、制度、安全和标准”四大支撑,确保治理体系顺畅运行。具体如下图4所示。 4.1组织保障 (1)治理委员会(高管牵头,协调跨部门资源); (2)数据管理部门(专职负责规则制定、技术落地等); (3)数据管理专员(专职负责数据管理过程中的各种协调等); (4)业务数据专员(各部门兼职或专职,推动本部门治理执行等)。 4.2制度流程保障 (1)数据治理章程(明确治理目标、各角色权责); (2)数据质量考核标准(如完整率≥95%、准确率≥98%); (3)新增/变更流程(如数据字段修改需经补充、审批,避免“随意改数据”;元数据、数据资源的人工采集过程等); (4)数据资产管理办法(明确数据资产的权、责、利及使用方法等)。 4.3数据安全保障 1.终端数据安全保障 (1)数据加密与防泄漏➢对敏感文档实施透明加密(如Ping32的自动加密功能);➢禁止未授权外发行为(如聊天软件、U盘拷贝)。 (2)终端准入控制➢通过零信任架构验证设备合规性(如杀毒软件状态、补丁更新);➢隔离未达标设备,限制其访问权限。 (3)行为监控与审计➢记录文件操作全生命周期(创建、修改、删除);➢部署屏幕水印和截屏管控,防止信息窃取。 (4)补丁与漏洞管理 ➢定期更新操作系统及软件补丁,修复已知漏洞;➢自动化扫描终端设备,识别高风险配置。 (5)物理与介质管理 ➢涉密场所禁用智能设备,强制物理隔离;➢可移动存储介质需病毒查杀后使用。 2.网络数据安全保障 ➢加密机制(如AES、RSA算法)保护数据传输安全;➢访问控制与身份认证(如多因素认证)限制未授权访问;➢数据脱敏与匿名化处理,减少敏感信息暴露风险。 3.数据库安全保障 (1)访问控制 ➢实施多因素认证(如密码+生物识别)和最小权限原则; ➢采用RBAC(基于角色的访问控制)或MAC(强制访问控制)模型。 (2)数据加密 ➢传输加密(如TLS协议)与存储加密(如AES算法);➢敏感数据脱敏处理,防止共享场景泄露。 (3)安全审计与监控 ➢记录所有数据库操作日志,支持溯源追责; ➢部署数据库防火墙,拦截异常SQL请求。 (4)备份与恢复 ➢定期备份数据并测试恢复流程,应对勒索软件等威胁。 4.4数据标准保障(举例) 1.数据分类标准 根据数据的属性或特征进行区分和归类,以提升管理效率和使用价值。如,每类主数据都要有独立的分类标准体系。 2.数据编码标准 通过统一规则将数据转换为符号或数字形式,以实现高效存储、传输和处理的技术规范。编码规则标准需要具有唯一性(如身份证号唯一标识个人)、匹配性(如“NK-01-01”表示内科-01病区-01床)、简洁性(如ICD-10疾病编码“J01.9”比描述性文本更高效)和可扩充性(如三位编码支持000-999共1000个条目)等。 3.数据质量标准 衡量数据在业务场景中满足使用需求程度的核心指标体系,其评估维度及规范要求包括如下。 准确性:指数据真实反映客观事实的程度,要求采集值与真实值误差最小化。例如金融交易数