中国移动企业级大数据中心数据治理方案-原图
公司数据治理提升方案
公司数据治理提升方案随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的存储、分析和应用挑战。
数据治理是一个全面的数据管理策略，旨在确保数据的完整性、可用性、安全性和合规性。
为了提升公司的数据治理水平，以下是一些可以采取的方案。
首先，公司应该建立清晰的数据治理政策和流程。
这包括明确数据管理的责任和权限，制定数据相关的政策和规定文件，并确保所有员工了解和遵循这些规定。
其次，公司应该建立数据质量管理体系。
数据质量是数据治理的核心要素，包括数据的准确性、一致性、完整性、及时性和可信度。
通过建立数据采集、清洗、集成和验证的规范流程，可以保证数据的高质量。
第三，公司应该投资建设强大的数据架构和基础设施。
一个高效的数据治理系统需要一个可扩展的数据架构和强大的基础设施来支持数据的存储、传输和分析。
这可能包括建立数据湖和数据仓库，采用云计算和大数据技术，以及投资数据安全和隐私保护的措施。
第四，公司应该加强数据安全和隐私保护。
数据治理的一个重要方面是确保数据的安全性和隐私保护。
公司应该采用适当的安全措施，如加密、访问控制和审计日志，来保护数据免受未经授权的访问和泄露。
第五，公司应该注重员工的数据管理培训和意识提升。
数据治理需要全员参与，并要求员工具备良好的数据管理和安全意识。
公司应该定期组织数据管理培训和教育活动，提高员工对数据治理的理解和实践能力。
最后，公司应该建立数据治理的监测和评估机制。
只有通过不断监测和评估数据治理的效果，才能及时调整和改进数据管理的方法和措施。
公司可以建立数据质量指标和数据治理的绩效指标，定期监测和评估数据管理的成果和效果。
综上所述，通过建立清晰的政策和流程、建设强大的数据架构和基础设施、加强数据安全和隐私保护、提升员工的数据管理能力和建立监测和评估机制等方案，可以帮助公司提升数据治理水平，为企业发展提供可靠的数据支持。
大数据平台数据治理项目建设方案
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
大数据治理解决方案
大数据治理解决方案随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据成为了所有行业必不可少的资源和工具。
然而，大数据的规模和复杂性也给数据的管理和处理带来了巨大的挑战。
为了有效地利用大数据，提高数据的质量和可靠性，大数据治理成为了一个急需解决的问题。
1.数据分类和标准化2.数据质量管理数据质量是大数据治理的核心问题。
大数据的质量直接影响到数据的可信度和应用价值。
为了提高数据质量，需要建立一套完整的数据质量管理流程，包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据验证等环节。
同时，还需要借助数据质量管理工具来自动化地检测、评估和修复数据质量问题，例如数据清洗工具、数据验证工具等。
3.数据安全和隐私保护大数据中包含了大量敏感和隐私信息，如个人身份信息、商业机密等。
因此，数据安全和隐私保护是大数据治理的一个重要方面。
为保护数据的安全和隐私，需要采取一系列措施，如加密数据、访问授权、数据备份和恢复等。
此外，还需要遵守相关的法律法规，如个人信息保护法、网络安全法等，以确保数据的安全和隐私。
4.数据生命周期管理数据的生命周期包括数据的创建、存储、使用、分析和销毁等阶段。
数据生命周期管理是指对数据在不同阶段进行管理和控制，以最大限度地提高数据的价值和利用效率。
通过数据生命周期管理，可以确定数据的保存期限、存储位置、使用权限等，提高数据的利用效率和合规性。
同时，还需要对数据进行定期审查和更新，以保持数据的时效性和准确性。
5.数据治理组织和流程建设有效的数据治理需要建立一套有效的组织和流程。
数据治理组织应该明确数据治理的职责和权限，建立多级数据治理机构和团队，包括数据治理委员会、数据治理专家、数据管理员等。
数据治理流程应该包括数据需求收集、数据采集、数据存储、数据质量管理、数据分析等环节，确保数据治理的全过程可控和可追溯性。
综上所述，大数据治理是解决大数据管理和利用难题的关键。
通过建立一套完整的大数据治理解决方案，包括数据分类和标准化、数据质量管理、数据安全和隐私保护、数据生命周期管理以及数据治理组织和流程建设等，可以有效地提高数据的质量和可用性，进一步提升数据的价值和应用效果。
中国移动企业级省大数据平台技术规范数据治理子系统分册
序号
标准编号
标准名称
[1]
QB-Y-***-2015
中国移动企业级大数据平台目标架构
[2]
QB-Y-***-2015
中国移动企业级省大数据平台技术规范总册
[3]
QB-Y-***-2015
中国移动企业级省大数据平台技术规范平台架构分册
[16]
QB-J-022-2007
《中国移动省级经营分析系统数据集市业务技术规范（v2.0）》
中国移动通信有限公司
[17]
QB-J-019-2007
《中国移动省级经营分析系统业务规范渠道运营管理分析监控分册（v1.0）》
中国移动通信有限公司
[18]
QB-J-018-2007
《中国移动省级经营分析系统业务规范客户服务分册（v2.0）》
《中国移动业务运营支撑系统（BOSS）业务技术规范（2.0版）》
中国移动通信有限公司
[14]
QB-J-021-2007
《中国移动省级经营分析系统数据仓库逻辑数据模型规范（v2.0）》
中国移动通信有限公司
[15]
QB-J-020-2007
《中国移动省级经营分析系统与源数据接口规范（v2.0）》
中国移动通信有限公司
中国移动通信有限公司
[19]Байду номын сангаас
QB-J-017-2007
《中国移动省级经营分析系统业务规范集团客户分册（v2.0》
中国移动通信有限公司
[20]
QB-J-016-2007
《中国移动省级经营分析系统数据质量管理系统业务技术规范（V2.0)》
大数据治理解决方案ppt课件
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
大数据平台数据治理规划方案
大数据平台数据治理规划方案目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台现状分析 (5)2.1 数据资源梳理 (6)2.2 数据质量评估 (7)2.3 数据存储与管理现状 (9)2.4 数据安全与隐私保护状况 (10)三、数据治理架构设计 (11)3.1 治理组织架构 (12)3.2 数据治理流程设计 (13)3.3 数据质量管理机制 (14)3.4 数据安全保障体系 (15)四、数据治理实施策略 (16)4.1 数据标准与规范制定 (18)4.2 数据采集与整合策略 (19)4.3 数据清洗与校验方法 (20)4.4 数据共享与交换平台建设 (21)4.5 数据备份与恢复策略 (23)五、数据治理保障措施 (24)5.1 组织架构与人员配备 (26)5.2 制度建设与政策支持 (27)5.3 技术培训与人才引进 (28)5.4 监督与评估机制 (30)六、结语 (31)6.1 规划实施步骤 (32)6.2 预期效果与挑战 (33)一、内容描述项目背景与目标：阐述当前企业面临的数据挑战和发展需求，明确数据治理的重要性和迫切性。
确立数据治理的总体目标，包括优化数据管理架构、提升数据质量、确保数据安全等。
数据治理框架与组织架构：构建符合企业特点的数据治理框架，包括数据治理委员会、数据管理团队等核心组织。
明确各部门的职责与协作机制，确保数据治理工作的有效执行。
数据管理策略与流程：制定详细的数据管理策略，包括数据采集、存储、处理、分析、共享和保护等各个环节的标准和流程。
确保数据的全生命周期管理，提高数据流转效率和使用价值。
数据质量标准与评估机制：建立数据质量标准体系，规范数据格式、命名规则等要求。
制定数据质量评估指标和方法，定期进行数据质量检查和评估，确保数据的准确性和可靠性。
数据安全防护与合规性管理：强化数据安全防护体系，制定数据安全政策和措施。
加强数据加密、备份、恢复等关键技术管理。
大数据治理运营整体解决方案
汇报人：xxx 2024-02-22
目录
• 引言 • 大数据治理体系构建 • 大数据运营平台建设 • 业务应用场景及案例分享 • 团队组建与培训支持服务 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
01
02
03
数字化转型推动
随着企业数字化转型的加 速，大数据成为企业重要 的战略资源，大数据治理 运营显得尤为重要。
数据安全与隐私保护挑战加大
随着网络安全风险的增加和隐私保护要求的提高，数据安全与隐私保 护将面临更大的挑战。
持续改进方向和目标设定
提升数据处理效率
通过优化数据处理流程和技术手段，提高数据处理效率 ，降低运营成本。
深化业务价值挖掘
通过更加深入的数据分析和挖掘，为业务提供更加有价 值的洞察和决策支持。
规范性。
数据运营机制
构建数据运营机制，包括数据采集 、数据处理、数据存储、数据分析 等环节，实现数据的全流程管理。
技术与工具支撑
采用先进的大数据技术和工具，如 数据仓库、数据挖掘、数据可视化 等，提升数据治理运营的效率和质 量。
预期目标与效果
01
02
03
04
提升数据质量
通过数据治理运营，提升数据 的准确性、完整性、一致性等 质量指标，满足业务需求。
某零售企业通过大数据治理运营平台，对销售数据、库存数据等进行了
分析和挖掘，发现了市场趋势和消费者行为模式，为产品优化和营销策
略制定提供了依据。
业务价值评估与成果展示
业务价值评估
通过大数据治理运营平台的应用，企业可以实现数据的全面整合和治理，提高数据质量 和安全性，挖掘数据中的价值，为业务决策提供支持，推动企业的数字化转型和创新发
大数据治理运营整体解决方案
引言概述大数据的快速发展和广泛应用给企业带来了前所未有的机遇和挑战。
大规模的数据收集和处理也带来了数据质量、数据保护、数据隐私等问题。
为了高效地利用大数据并确保数据的可靠性和安全性，企业需要实施一套完整的大数据治理运营整体解决方案。
本文将从数据收集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据安全与合规、数据质量与效能这五个大点来详细阐述大数据治理运营整体解决方案的内容。
正文内容一、数据收集与清洗1.确定数据收集目标和方法：企业应明确需要收集的数据类型和来源，并选择适当的数据收集方法，如传感器、日志文件、社交媒体等。
2.数据清洗：在数据收集之后，企业需要对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，确保数据的准确性和完整性。
3.数据整合与标准化：将不同来源和格式的数据整合并转换为统一的数据模型，以方便后续的数据分析和挖掘。
二、数据存储与管理1.选择合适的数据存储技术：企业可以根据数据的规模和性质选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.数据分区与分片：为了提高数据的读写性能和扩展性，企业可以将数据进行分区和分片存储，实现数据的高效管理和访问。
3.数据备份与恢复：为了保障数据的安全和可靠性，企业需要建立数据备份和恢复机制，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复数据。
三、数据分析与挖掘1.选择适当的数据分析工具和算法：企业可以根据自身的需求选择适合的数据分析工具和算法，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，来探索数据中的隐藏关系和价值。
2.数据可视化：通过数据可视化技术，将分析结果以图表、仪表盘等形式展示，帮助企业决策者更直观地理解数据并做出相应决策。
3.实时分析与预测：对于需要实时决策的业务场景，企业可以使用实时数据分析和预测技术，基于历史数据和实时数据进行即时决策和预测。
四、数据安全与合规1.数据访问控制：企业需要建立严格的数据访问控制机制，限制不同用户对数据的访问权限，并记录数据的访问日志，以防止数据泄露和滥用。
(完整版)中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料
中国移动企业级大数据中心建设指导意见为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对内驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国范围内实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“内增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。
一、建设要求与重点企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。
为企业内、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。
企业级大数据中心的建设要求包括三方面：（一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。
（二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。
（三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。
二、建设重点企业级大数据中心建设重点要求如下：（一）企业级大数据中心的能力要求为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分：数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。
企业大数据治理管理整体解决方案
企业大数据治理管理整体解决方案
企业大数据治理管理整体解决方案是指企业为了确保大数据的质量、安全和合规性，实施的一系列策略、流程和工具。
该解决方案包括数据收集、存储、处理、分析和应用等各个环节，并涵盖了数据管理、数据质量和数据安全等方面。
以下是一个针对企业大数据治理管理的整体解决方案的详细介绍：
1.数据收集和存储：
企业需要制定规范和流程，确保数据源和数据流程的可追溯性和合规性。
同时，选用适当的技术和工具来收集和存储数据，包括数据仓库、数据湖和云存储等。
2.数据处理和分析：
企业需要建立数据处理和分析的平台和工具，包括ETL工具、数据挖掘和机器学习算法等，以提高数据的价值。
此外，企业还需要确保数据处理的可靠性和高效性。
3.数据管理：
4.数据质量：
企业需要制定数据质量管理的策略和流程，包括数据清洗、去重、纠错和验证等。
此外，企业还需要建立数据质量度量和监控机制，以确保数据质量的持续改进。
5.数据安全：
企业需要建立数据安全的策略和控制措施，包括数据加密、身份认证
和访问控制等。
同时，企业还需要制定数据备份和恢复的计划，以应对意
外的数据损失和灾害。
6.合规性：
企业需要确保数据的合规性，包括隐私保护、数据保密和法规遵从等
方面。
此外，企业还需要建立合规审计和报告机制，以满足监管机构和客
户的要求。
综上所述，企业大数据治理管理整体解决方案需要从数据收集和存储、数据处理和分析、数据管理、数据质量、数据安全和合规性等方面进行考
虑和实施。
这样可以确保企业能够高效地利用大数据，并保护数据的质量、安全和合规性。
大数据治理平台与数据运营体系建设方案
大数据治理平台与数据运营体系建设方案随着数字化时代的到来，企业面临着海量数据的挑战和机遇。
如何高效地管理和利用这些数据，成为了企业发展的关键问题。
为了解决这一难题，许多企业开始积极建设大数据治理平台与数据运营体系。
本文将探讨大数据治理平台和数据运营体系的建设方案，并提供一些建议来帮助公司顺利实施。
一、大数据治理平台建设方案1. 技术平台选择在建设大数据治理平台之前，企业需要根据自身的实际情况选择合适的技术平台。
常见的大数据技术平台包括Hadoop、Spark、Hive等。
根据公司规模和需求，选择适当的技术平台可以提高数据处理效率和准确性。
2. 数据采集与清洗数据采集是大数据治理平台的第一步。
企业可以通过数据采集工具，如Flume、Logstash等，从各个数据源中提取数据。
同时，对采集到的数据进行清洗，排除无效或错误数据，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储与管理对于大规模的数据处理，建立高效的数据存储与管理系统非常重要。
常见的数据存储技术包括HDFS、MongoDB等。
同时，企业需要建立完善的数据分类和命名规范，以便于数据的管理和检索。
4. 数据安全和隐私保护在建设大数据治理平台的过程中，数据安全和隐私保护是不可忽视的问题。
企业需要采取适当的安全措施，如加密和权限管理，来保护敏感数据的安全。
此外，遵守相关的法律法规，合规处理用户隐私数据，是企业建设大数据治理平台的基本要求。
二、数据运营体系建设方案1. 数据治理与质量管理在数据运营体系中，数据治理和质量管理是关键环节。
企业需要建立数据治理机构和流程，明确数据责任人和流转路径。
同时，制定数据质量管理策略，进行数据清洗、校验和修复，确保数据的高质量和一致性。
2. 数据分析与挖掘大数据运营体系的目标是通过数据分析与挖掘产生有价值的洞见。
企业可以利用机器学习、数据挖掘等技术来对数据进行分析，发现其中蕴藏的业务机会和风险。
同时，制定相应的数据分析策略，为企业的决策提供科学依据。
数据治理及运营方案
数据治理及运营方案1. 背景介绍随着大数据时代的到来，企业对数据的管理、保护和利用的需求越来越迫切。
数据治理及运营方案成为企业信息化建设的重要环节。
良好的数据治理及运营方案可以确保企业数据的合规性、安全性和有效性，同时也可以帮助企业更好地挖掘数据的价值，实现业务目标。
2. 数据治理的意义数据治理是指通过规范的流程、结构和工具，确保企业数据的准确性、完整性、一致性和安全性，使得数据可以更好地为企业决策和业务运营提供支持。
良好的数据治理可以帮助企业降低风险、提高效率、改善决策质量，同时也可以为企业提供更多的商业机会。
3. 数据治理的基本原则在制定数据治理及运营方案时，企业需根据自身的业务特点和数据现状，遵循以下基本原则：- 适用性原则：数据治理方案应该根据企业的实际情况和需求进行定制，而不是一刀切的解决方案。
- 可追溯性原则：数据的来源、使用和变更都应该记录并可追溯，以便监管和风险控制。
- 合规性原则：数据治理方案应该严格遵守法律法规和企业内部数据管理规定，确保数据的合法性和合规性。
- 安全性原则：数据治理方案应该坚持数据的安全原则，确保数据不受未授权访问、篡改和泄露。
- 协同性原则：数据治理方案应该促进不同部门和系统之间的数据共享和协作，最大化地发挥数据的价值。
4. 数据治理的组成部分数据治理及运营方案应该包括以下几个组成部分：- 数据质量管理：包括数据清洗、数据去重、数据标准化等，以确保数据的准确性和一致性。
- 数据安全管理：包括数据加密、权限管理、网络安全等，以确保数据的安全性和完整性。
- 元数据管理：包括数据词典、数据目录、数据血缘等，以记录和管理数据的基本信息和关系。
- 数据监控与审计：包括数据访问日志、数据使用报告、数据质量检测等，以监控和审计数据的使用情况和质量情况。
- 数据治理团队：应设立专门的数据治理团队，负责数据治理方案的制定、实施和监督。
5. 数据运营方案数据运营方案是数据治理的延伸，它强调如何利用好已经经过治理的数据，从而提升企业的业务价值。
数据治理解决方案
数据治理项目解决方案用户单位：日期：2024年元月目录1. 项目概述 (2)1.1. 项目背景 (2)2. 现状描述及需求分析 (3)2.1. 存在的主要问题 (3)3. 总体设计 (6)3.1. 设计原则 (6)3.2. 系统架构 (7)4. 建设内容 (9)4.1. 第一期数据治理平台整体架构 (9)4.2. 第一期数据治理平台建设功能 (10)1.项目概述1.1.项目背景以习近平同志为核心的党中央高度重视数字化发展，明确提出数字中国战略，《关于国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出要“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。
”为了真正实现数据“多跑路”，群众“少跑腿”，提升住房服务水平和治理能力，切实提升人民群众获得感和满意度，在开展信息化顶层设计和住房高质量发展课题研究的基础上，制定了“打造符合新时代高质量发展要求的数字管理服务机构”的数字化转型愿景，规划通过“场景驱动，数据赋能”，实现数据共享、业务协同和组织进化，从而推动住房事业高质量发展，发挥住房在住房制度改革、优化营商环境、支持人才集聚等方面的制度优势，实现共同富裕贡献力量。
2.现状描述及需求分析2.1.存在的主要问题总体来说，当前我国数据要素基础市场化建设尚处于起步阶段。
数据要素在一个完善的数据要素市场制度下，从获取、开发到价值实现主要需要经历数据供给、数据流通、数据需求三个层次。
除此以外，完善的数据基础制度还需要包含持有数据资产的单位将其核算入表以及贯穿数据供给到需求的安全治理两个方面。
数据供给层面包含数据要素从原始信息通过收集获取、加工处理、设计开发等阶段到产出初始数据、数据资源和数据产品等数据要素的不同形态。
在数据流通层，各形态数据要素经过确权、定价、评估等过程后经由数据交易中介机构进行交易流通。
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任
选
务
择
配
监
置
控
规
则
设 置 维 度
质 量 报 告
7
图5-36 数据质量解决方案
登录系统
创建项目
配置数据源
导入元数据
抽取数据
流程结束
生成报告
执行计算
算法配置
配置权值
8
图5-37 数据质量解决方案1-3
3
1
9
图5-37 数据质量解决方案4-5
4
5
10
取
层
数据标准访问 数据标准采集
数据标准监控
2
图5-31 数据质量解决方案
3
图5-32 数据质量解决方案
4
图5-33 数据质量产品——绩效监控
一线片区经理可以在手机APP上设置自己绩效指标的数据质量监控，及时发现自己绩效指标的异常波动， 但是却很难找到异常的原因。
“绩效监控”可以协助一线片区经理查看指标的分维度数据，并指出其中与以前相比异常之处，协助片 区经理发现数据异常的原因。
数
数据有问题？ 用绩效监控
查一查
使 用 绩 效
据
监
质控ຫໍສະໝຸດ 量按监维
控
度
结
查
果
片区经理
看
详
细
信
息
5
图5-34 数据质量管理 -- 绩效助手（2）
4日我明明有5 个单子，为什 么只显示了1 个，肯定是系
统遗漏了
A小区怎么销量 这么低？我想起 来了，竞争对手 上月在那搞了个
营销活动
6
图5-35 数据管控：数据质量产品——体检中心
5-1数据治理系统功能各模块关系
1
图5-2 数据标准功能架构
应
用 层
标准执行监控 应用
标准查询应用
标准共享应用
数据标准发布 数据标准新增
数据标准体 数据标准内
功
系浏览
容查询
能
数据标准变更 数据标准审查
层
系统管理 数据标准稽核
数据标准版本管理
存 储 基础类数据标准 层
指标类数据标准
数据标准内容
获
数据标准接入