大数据治理体系
一网统管大数据治理体系建设方案
一网统管大数据治理体系建设方案随着互联网技术的发展，大数据已经成为当代社会的重要资源和生产要素。
大数据拥有海量、多样、高速和价值四个特点，具有广泛的应用前景和重要的经济价值。
然而，目前我国大数据的管理和治理存在着一些问题，如数据安全问题、数据隐私问题、数据滥用问题等，亟需建立一套完善的大数据治理体系。
本文将针对这一问题，提出一网统管大数据治理体系的建设方案。
一、建立统一的大数据管理机构为了实现大数据的统一管理，可建立一个专门负责大数据治理工作的机构，如国家大数据管理局。
该机构负责全国范围内的大数据收集、管理、分析和应用工作，统筹制定大数据治理的政策规范和技术标准，加强数据安全保护，解决数据隐私问题。
同时，该机构还负责监督和指导地方大数据管理机构的工作，确保大数据的正常、高效使用。
二、完善大数据安全保护体系大数据的安全性是大数据治理的核心问题之一、为了保障大数据的安全，可建立一个全面的大数据安全保护体系，包括物理安全、网络安全、访问控制、数据备份等措施。
同时，加强大数据的监管与审计，建立数据滥用监测系统，及时发现并制止数据滥用行为。
此外，还需要加强对数据隐私的保护，明确个人隐私数据的收集、使用和共享原则，并严格执行。
三、打破数据孤岛，实现跨部门、跨地区数据共享在大数据治理中，存在着数据孤岛的问题，即数据集中在个别部门或地区，无法进行跨部门、跨地区的共享与应用。
为了解决这一问题，可建立一个全国范围的数据共享平台，各地方部门通过该平台共享数据资源。
同时，建立跨部门、跨地区的数据交换机制，确保数据共享的顺畅进行。
此外，还需要加强数据标准化工作，建立统一的数据分类、命名和格式规范，提高数据的互操作性。
四、发展大数据处理和分析技术大数据处理和分析技术是实现大数据价值挖掘的关键技术。
为了提升我国的大数据处理和分析能力，可大力发展相关技术，加强大数据处理和分析人才培养，培养一批专业的数据分析师和数据科学家。
同时，加强大数据的应用研究，推动实践技术的创新，提高大数据的处理和分析效率。
大数据治理体系62
数据(shùjù)治理体系目录1.范围(fànwéi) (1)2.标准(biāozhǔn)性引用(yǐnyòng)文件 (1)3.术语(shùyǔ)、定义和缩略语 (6)4.总体(zǒngtǐ)说明 (8)4.1.概述 (8)4.2.目标 (8)4.3.原那么 (9)5.数据治理体系 (9)5.1.总体框架 (9)5.2.组织架构 (10)5.2.1.组织构成 (10)5.2.2.角色职责 (11)5.3.系统架构 (12)5.3.1.系统功能框架 (12)5.3.2.系统模块流程 (14)5.4.系统边界 (15)5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (15)5.4.2.与对外能力开放平台关系 (16)5.4.3.与平台运维系统关系 (16)6.数据治理核心模块 (16)6.1.数据标准管理 (16)6.1.1.背景 (16)6.1.2. ....................................................................................................... 错误!未定义书签。
6.1.3.目标及原那么 (17)6.1.4.业务分类和定义 (18)6.1.5.技术功能要求 (21)6.1.6.本期建设范围及内容 (25)6.1.7.实施(shíshī)要求................................................................ 错误!未定义书签。
6.2.元数据管理 (26)6.2.1.背景(bèijǐng)和定义 (26)6.2.2.元数据运营(yùnyíng)模式 (27)6.2.3.元模型(móxíng)标准 (28)6.2.4.元数据(shùjù)运维 (31)6.2.5.本期重点建设内容 (31)6.3.数据质量管理 (32)6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (32)6.3.2.范围和原那么 (33)6.3.3.与其它功能模块的关系 (33)6.3.4.本期数据质量功能需求 (36)6.3.5.本期数据质量运维要求 (37)6.4.数据资产管理 (38)6.4.1.数据资产概述 (38)6.4.2.数据资产范围 (39)6.4.3.与其它功能模块的关系 (40)6.4.4.本期数据资产功能需求 (40)6.4.5.本期建设内容 (43)6.5.数据平安管理 (43)6.5.1.数据平安概述 (43)6.5.2.建设原那么 (43)6.5.3.建设内容 (44)6.5.4.边界关系 (44)6.5.5.技术功能 (45)6.5.6.管理要求 (46)7.数据治理场景 (49)7.1.背景描述 (49)7.2.场景一：银行伪卡交易判别 (50)7.2.1.背景(bèijǐng)介绍 (50)7.2.2.场景(chǎng jǐng)描述 (50)7.3.场景(CHǍNG JǏNG)二：银行贷业务(YÈWÙ) (51)7.3.1.背景(bèijǐng)介绍 (51)7.3.2.场景描述 (51)8.附录 (52)附录一：数据标准框架 (52)附录二：数据标准体系定义内容例如 (53)前言本标准(biāozhǔn)的制订是为了(wèi le)更好地实现中国移动企业级省大数据(shùjù)平台(píngtái)数据(shùjù)治理子系统的建设和管理，为省大数据平台上的各类根底技术和应用提供支撑，加强省大数据平台上数据的管控力度，增强数据治理子系统自身管理能力。
大数据治理体系构建方法论框架研究
大数据治理体系构建方法论框架研究一、概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源，其应用范围日益广泛，价值日益凸显。
大数据的复杂性、多样性和动态性等特点也给数据治理带来了前所未有的挑战。
构建一套科学、系统、实用的大数据治理体系成为当前亟待解决的问题。
大数据治理体系构建方法论框架的研究，旨在探索大数据治理的理论基础、实践路径和操作方法，为政府、企业和社会各界提供有效的数据治理方案。
该框架从大数据的特点和需求出发，结合数据治理的基本原则和最佳实践，提出了一套包括治理目标、治理原则、治理组织、治理流程、治理技术和治理评价在内的完整治理体系。
通过构建大数据治理体系构建方法论框架，可以实现对大数据资源的有效管理和利用，提升数据质量和数据安全，促进数据共享和开放，推动数据价值的最大化。
该框架还可以为数据治理的标准化和规范化提供指导，促进数据治理领域的发展和创新。
本文将从理论框架、实践路径、技术支撑和案例分析等方面对大数据治理体系构建方法论框架进行深入探讨，以期为大数据治理的实践提供有益的参考和借鉴。
1. 大数据时代的背景与意义随着信息技术的飞速发展，人类社会正逐步迈入大数据时代。
大数据以其海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低但商业价值高的特点，深刻改变着人们的生活方式、工作模式和思维模式。
在这一时代背景下，大数据治理体系的构建显得尤为重要，它不仅是应对数据爆炸式增长、提升数据处理能力的关键，更是推动数字经济发展、提升国家竞争力的重要举措。
大数据时代的到来为各行各业提供了前所未有的发展机遇。
通过深入挖掘和分析大数据，企业可以更加精准地把握市场需求，优化产品设计和服务模式，提高经营效率。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用也在不断拓宽，为人们提供更加便捷、高效的服务体验。
大数据的发展也带来了一系列挑战和问题。
数据的快速增长使得传统的数据处理方法难以满足需求，数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重等问题也制约了大数据价值的充分发挥。
大数据治理体系的实施方案
大数据治理体系的实施方案首先，建立完善的数据管理机制是大数据治理体系的重要组成部分。
企业应当明确数据的来源、采集、存储、处理和使用规范，建立统一的数据管理流程和标准，确保数据的合规性和安全性。
同时，应当配备专业的数据管理团队，负责制定数据管理策略、监督数据使用情况，并及时进行数据质量的监控和改进。
其次，数据安全是大数据治理体系的关键环节。
企业应当建立健全的数据安全管理体系，包括数据加密、访问权限控制、数据备份与恢复等措施，确保数据在采集、传输、存储和处理过程中不受到恶意攻击和泄露风险。
同时，应当加强员工的数据安全意识培训，提高员工对数据安全的重视程度，减少人为失误导致的数据安全问题。
另外，数据质量的保障也是大数据治理体系的重要内容。
企业应当建立完善的数据质量管理机制，包括数据清洗、去重、校验、标准化等环节，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
同时，应当利用先进的数据质量管理工具和技术手段，对数据进行全面的监控和评估，及时发现和解决数据质量问题，提高数据的可信度和可用性。
最后，大数据治理体系的实施还需要注重数据合规性和伦理性。
企业在数据采集、使用和共享过程中应当遵守相关的法律法规和行业规范，保护用户隐私和数据安全，防止数据被滥用和泄露。
同时，应当建立健全的数据治理政策和伦理准则，明确数据的所有权和使用权限，推动数据共享和开放，促进数据资源的可持续利用和创新发展。
综上所述，建立完善的大数据治理体系对于企业在大数据时代更好地管理和利用数据资源至关重要。
企业应当从数据管理机制、数据安全、数据质量和数据合规性等方面着手，全面提升数据治理能力，为企业的发展和决策提供有力支持。
希望本文的实施方案能够为企业在大数据治理方面提供一定的参考和帮助。
在大数据时代如何打造高效的数据治理体系
在大数据时代如何打造高效的数据治理体系随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各行各业的重要资源和资产。
然而，大数据的快速增长也带来了数据管理和治理方面的挑战。
为了更好地利用和保护数据资源，建立高效的数据治理体系显得尤为重要。
本文将探讨在大数据时代如何打造高效的数据治理体系，以应对数据管理的挑战。
一、建立明确的数据治理架构在构建高效的数据治理体系时，首先需要建立明确的数据治理架构。
数据治理架构应该包括数据治理的组织结构、职责分工、决策机制等内容。
通过明确各级管理者和员工在数据治理中的职责和权限，可以有效地协调各方合作，提高数据治理的效率和质量。
二、制定完善的数据治理政策和流程制定完善的数据治理政策和流程是建立高效数据治理体系的关键步骤。
数据治理政策应该包括数据采集、存储、处理、共享、安全等方面的规定，确保数据的合规性和安全性。
同时，建立规范的数据治理流程，包括数据质量管理、数据安全管理、数据共享管理等环节，提高数据治理的效率和可控性。
三、采用先进的数据治理技术工具在大数据时代，数据量庞大、类型多样，传统的数据治理方法已经无法满足需求。
因此，采用先进的数据治理技术工具是打造高效数据治理体系的必然选择。
例如，数据质量管理工具可以帮助企业实时监控数据质量，及时发现和解决数据质量问题；数据安全管理工具可以加密数据、监控数据访问权限，保护数据安全等。
四、建立数据治理的监督和评估机制建立数据治理的监督和评估机制是确保数据治理体系高效运行的重要保障。
通过定期对数据治理政策和流程进行评估，发现问题并及时改进；同时，建立数据治理的监督机制，监控数据治理的执行情况，确保数据治理政策得到有效执行。
五、加强数据治理的人才培训和意识普及数据治理的高效运行离不开专业的人才和全员的参与。
因此，加强数据治理的人才培训和意识普及是打造高效数据治理体系的重要环节。
通过培训员工数据治理的理念和方法，提高员工的数据治理意识和能力；同时，建立数据治理的奖惩机制，激励员工积极参与数据治理工作。
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
运营商大数据治理体系
运营商大数据治理体系目录1.范围 (1)2.规范性引用文件 (1)3.术语、定义和缩略语 (1)4.总体说明 (4)4.1.概述 (4)4.2.目标 (4)4.3.原则 (5)5.数据治理体系 (5)5.1.总体框架 (5)5.2.组织架构 (6)5.2.1.组织构成 (6)5.2.2.角色职责 (7)5.3.系统架构 (8)5.3.1.系统功能框架 (8)5.3.2.系统模块流程 (9)5.4.系统边界 (10)5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (11)5.4.2.与对外能力开放平台关系 (11)5.4.3.与平台运维系统关系 (11)6.数据治理核心模块 (12)6.1.数据标准管理 (12)6.1.1.背景 (12)6.1.2.目标及原则 (13)6.1.3.业务分类和定义 (13)6.1.4.技术功能要求 (17)6.1.5.本期建设范围及内容 (20)6.1.6.实施要求 (21)6.2.元数据管理 (21)6.2.2.元数据运营模式 (22)6.2.3.元模型标准 (23)6.2.4.元数据运维 (27)6.2.5.本期重点建设内容 (27)6.3.数据质量管理 (28)6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (28)6.3.2.范围和原则 (29)6.3.3.与其它功能模块的关系 (29)6.3.4.本期数据质量功能需求 (32)6.3.5.本期数据质量运维要求 (33)6.4.数据资产管理 (34)6.4.1.数据资产概述 (34)6.4.2.数据资产范围 (35)6.4.3.与其它功能模块的关系 (36)6.4.4.本期数据资产功能需求 (36)6.4.5.本期建设内容 (39)6.5.数据安全管理 (39)6.5.1.数据安全概述 (39)6.5.2.建设原则 (40)6.5.3.建设内容 (40)6.5.4.边界关系 (40)6.5.5.技术功能 (41)6.5.6.管理要求 (42)7.数据治理场景 (45)7.1.背景描述 (45)7.2.场景一：银行伪卡交易判别 (46)7.2.1.背景介绍 (46)7.2.2.场景描述 (46)7.3.场景二：银行手机贷业务 (47)7.3.2.场景描述 (48)8.附录 (49)附录一：数据标准框架 (49)附录二：数据标准体系定义内容示例 (49)1.范围本规范规定了企业级省大数据平台数据治理子系统的建设内容，适用于各省（直辖市、自治区）公司企业级省大数据平台数据治理子系统的建设。
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。
大数据治理实施方案
大数据治理实施方案首先，大数据治理实施方案需要建立完善的数据管理体系。
这包括建立数据质量管理机制，明确数据的采集、存储、处理和使用规范，确保数据的准确性、完整性和一致性。
同时，需要建立数据安全保障机制，包括数据的备份、加密、权限控制等措施，以保护数据不受未经授权的访问和恶意攻击。
其次，大数据治理实施方案需要制定合理的数据标准和规范。
通过统一的数据标准，可以降低数据集成和数据分析的难度，提高数据的可用性和可信度。
同时，建立数据质量评估指标体系，对数据进行定期的质量评估和监控，及时发现和解决数据质量问题。
另外，大数据治理实施方案还需要加强数据管理和治理的技术支持。
这包括引入先进的数据管理和数据治理工具，如数据质量管理工具、元数据管理工具、数据分类和标记工具等，以提高数据管理和治理的效率和水平。
同时，还需要加强对员工的数据管理和治理培训，提高员工对数据管理和治理意识，确保数据管理和治理工作的顺利实施。
最后，大数据治理实施方案需要建立健全的数据治理组织机构和流程。
这包括设立专门的数据治理团队，明确数据治理的组织结构和职责分工，建立数据治理的决策和执行机制，确保数据治理工作能够有序进行。
同时，建立数据治理的监督和评估机制，对数据治理工作进行定期的评估和审查，及时调整和改进数据治理实施方案。
综上所述，大数据治理实施方案是企业有效管理和利用大数据的关键。
通过建立完善的数据管理体系，制定合理的数据标准和规范，加强数据管理和治理的技术支持，以及建立健全的数据治理组织机构和流程，可以有效提高大数据的质量和可信度，为企业的发展提供有力的支持。
希望企业能够重视大数据治理工作，制定科学合理的大数据治理实施方案，实现大数据的有效管理和利用。
大数据平台数据治理体系建设和管理方案
大数据平台数据治理体系建设和管理方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台概述 (6)2.1 平台介绍 (8)2.2 架构设计 (9)三、数据治理体系构建 (10)3.1 数据治理原则 (12)3.2 治理框架 (13)3.3 组织架构与角色职责 (14)四、数据质量管理 (16)4.1 数据质量评估 (17)4.2 数据清洗与校正 (18)4.3 质量监控与持续改进 (19)五、数据安全管理 (21)5.1 数据加密与脱敏 (22)5.2 权限管理与访问控制 (23)5.3 安全审计与日志记录 (25)六、数据共享与交换 (26)6.1 共享机制 (28)6.2 交换标准与流程 (30)6.3 数据交换安全保障 (31)七、数据治理效能评估 (32)7.1 评估指标体系 (33)7.2 评估方法与工具 (34)7.3 效果反馈与持续优化 (35)八、实施计划与路线图 (36)8.1 短期计划 (37)8.2 中长期规划 (39)九、总结与展望 (39)9.1 实施成果 (40)9.2 发展趋势与挑战 (42)一、内容概述随着大数据技术的快速发展和广泛应用，企业和社会对数据的需求越来越迫切。
海量数据的快速增长给数据治理带来了巨大的挑战，为了确保数据的准确性、安全性和可用性，本文档将详细介绍大数据平台数据治理体系建设和管理方案。
数据治理目标和原则：明确数据治理的目标，如提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值等，并制定相应的数据治理原则，如尊重用户隐私、保护知识产权等。
数据治理组织架构：设计合理的数据治理组织架构，明确各部门和岗位的职责，建立有效的沟通机制，确保数据治理工作的顺利推进。
数据治理流程：制定详细的数据治理流程，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等各个环节，确保数据的全生命周期管理。
数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，包括数据清洗、去重、标准化、验证等环节，提高数据的准确性和一致性。
大数据平台治理体系管理制度
大数据平台治理体系管理制度随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据平台的治理体系管理制度日益成为信息社会中一项重要的任务。
本文将针对大数据平台治理体系管理制度，就其定义，重要性，关键要素以及建立和实施的流程等方面进行探讨。
一、定义大数据平台治理体系管理制度是指为了保障大数据平台的正常运行和数据安全，确保数据的准确性、完整性和可靠性，以及支持平台治理的各项规章制度和流程的总体框架。
“大数据平台”是指集中管理大数据资源的基础设施，包括硬件、软件、网络等技术要素；“治理体系”是指基于国家法律法规和企业内部规定，对大数据平台进行组织、管理与控制；“管理制度”则是指为了实施上述治理体系，确保平台规范运作所制定的一系列规章制度和管理流程。
二、重要性大数据平台治理体系管理制度的建立和实施具有重要的意义：1. 提升数据安全性：大数据平台涉及大量敏感数据，建立健全的治理体系管理制度可以有效保护数据安全，避免数据泄露和滥用。
2. 提高数据质量：通过监控和管理数据质量的各个环节，及时发现和纠正数据错误和偏差，提高数据质量，保证数据的有效性和可信度。
3. 优化数据流程：制定合理的数据流程和管理规定，避免冗余、重复的数据操作，提高数据处理效率，节约资源成本。
4. 加强合规监管：建立健全的治理体系管理制度有助于遵守国家相关法律法规，规范数据处理行为，减少违规操作的风险。
三、关键要素建立健全的大数据平台治理体系管理制度，需要考虑以下关键要素：1. 治理目标：明确大数据平台治理的目标与任务，制定相应的政策法规和规章制度。
2. 组织结构：建立相应的组织架构，明确管理岗位和职责，确保治理工作的顺利进行。
3. 数据质量管理：建立数据质量管理体系，包括数据采集、清洗、存储和使用环节的规范与流程。
4. 安全保障：确保大数据平台的数据安全，包括数据备份、权限管理、网络防护等安全管理措施。
5. 合规监管：建立合规监管机制，明确数据使用的合法性和合规性要求，遵守相关法律法规。
健全和完善数据治理体系
健全和完善数据治理体系引言随着大数据时代的到来，数据的价值日益凸显。
然而，数据的安全性、完整性和可信度等问题也日益凸显。
为了更好地保护和管理数据，建立健全和完善的数据治理体系显得尤为重要。
本文将介绍数据治理的概念、重要性以及构建数据治理体系的方法和步骤。
数据治理概述数据治理是指通过合理的组织、流程和技术来管理和保护数据，以确保数据的可用性、可信度和安全性。
它包括数据质量管理、数据隐私保护、数据安全管理、数据共享与合规等方面，旨在达到数据价值最大化和风险最小化的目标。
数据治理的重要性提升数据价值健全和完善的数据治理体系可以提高数据的质量和准确性，使数据更有价值，为组织决策提供科学依据。
保障数据安全数据治理体系能确保数据的安全性，包括隐私保护、防止数据泄露、防止数据丢失等，有效防范数据风险和安全威胁。
加强合规管理合规是企业数据治理的重要组成部分，构建数据治理体系能够支持组织遵守相关法规和标准，降低法律和合规风险。
构建数据治理体系的步骤第一步：明确数据治理目标和范围确定数据治理的目标，明确需要管理的数据范围，包括数据类别、来源、存储方式等。
第二步：制定数据治理策略和政策制定数据治理策略和政策，明确数据的获取、处理、存储和访问规范，确保数据管理的一致性和规范性。
第三步：建立数据质量管理体系建立数据质量管理体系，包括数据清洗、数据标准化、数据验证等，提高数据质量和准确性。
第四步：加强数据安全管理加强数据安全管理，包括数据备份、权限控制、加密技术等，确保数据的安全和保密。
第五步：推行数据隐私保护措施制定数据隐私保护措施，包括个人信息保护、数据脱敏、合规审核等，保护用户隐私和敏感信息。
第六步：完善数据共享机制建立数据共享机制，包括数据共享协议、数据共享平台等，促进数据共享和合作，推动数据驱动决策。
结论构建健全和完善的数据治理体系对于组织来说至关重要。
数据治理不仅可以提升数据价值、保障数据安全，还能加强合规管理，为组织决策提供可靠支持。
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数据治理体系目录1. 围 (1)2. 规性引用文件 (1)3. 术语、定义和缩略语 (5)4. 总体说明 (8)4.1. 概述 (8)4.2. 目标 (9)4.3. 原则 (9)5. 数据治理体系 (10)5.1. 总体框架 (10)5.2. 组织架构 (10)5.2.1. 组织构成 (11)5.2.2. 角色职责 (11)5.3. 系统架构 (12)5.3.1. 系统功能框架 (12)5.3.2. 系统模块流程 (14)5.4. 系统边界 (15)5.4.1. 与企业级省大数据平台关系 (15)5.4.2. 与对外能力开放平台关系 (16)5.4.3. 与平台运维系统关系 (16)6. 数据治理核心模块 (16)6.1. 数据标准管理 (16)6.1.1. 背景 (16)6.1.2.................................................... 错误!未定义书签。
6.1.3. 目标及原则 (17)6.1.4. 业务分类和定义 (18)6.1.5. 技术功能要求 (21)6.1.6. 本期建设围及容 (25)6.1.7. 实施要求....................................... 错误!未定义书签。
6.2. 元数据管理 (26)6.2.1. 背景和定义 (26)6.2.2. 元数据运营模式 (27)6.2.3. 元模型标准 (28)6.2.4. 元数据运维 (32)6.2.5. 本期重点建设容 (32)6.3. 数据质量管理 (33)6.3.1. 与传统经营分析系统的区别 (33)6.3.2. 围和原则 (34)6.3.3. 与其它功能模块的关系 (34)6.3.4. 本期数据质量功能需求 (37)6.3.5. 本期数据质量运维要求 (38)6.4. 数据资产管理 (39)6.4.1. 数据资产概述 (39)6.4.2. 数据资产围 (40)6.4.3. 与其它功能模块的关系 (41)6.4.4. 本期数据资产功能需求 (41)6.4.5. 本期建设容 (44)6.5. 数据安全管理 (44)6.5.1. 数据安全概述 (44)6.5.2. 建设原则 (45)6.5.3. 建设容 (45)6.5.4. 边界关系 (45)6.5.5. 技术功能 (46)6.5.6. 管理要求 (47)7. 数据治理场景 (50)7.1. 背景描述 (50)7.2. 场景一：银行伪卡交易判别 (51)7.2.1. 背景介绍 (51)7.2.2. 场景描述 (51)7.3. 场景二：银行手机贷业务 (52)7.3.1. 背景介绍 (52)7.3.2. 场景描述 (53)8. 附录 (54)附录一：数据标准框架 (54)附录二：数据标准体系定义容示例 (54)前言本规的制订是为了更好地实现中国移动企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理，为省大数据平台上的各类基础技术和应用提供支撑，加强省大数据平台上数据的管控力度，增强数据治理子系统自身管理能力。
本规主要包括以下几方面的容：总体说明、数据治理体系、数据治理核心模块、数据治理场景等。
本规是中国移动企业级大数据平台系列规之一。
该系列规的结构、名称或预计的名称如下：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总册[3] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规分册[4] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规技术方案分册[5] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规数据模型分册[6] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规外部接口分册[7] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规服务开放分册[8] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规服务开放技术方案分册[9] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规数据治理分册[10] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规数据治理技术方案分册[11] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规运营维护分册[12] QB-Y-***-2015 中国移动企业级省大数据平台技术规安全管理技术方案本规由中移技﹝××﹞××印发。
本规由中国移动通信集团公司业务支撑系统部提出，集团公司技术部归口。
本规起草单位：中国移动通信集团公司业务支撑系统部。
本规主要起草人：段云峰、汪新勇、静、周立、、任怡健、王保强、刚、童桐、王金金、涛、虹、红星、春辉。
1.围本规规定了中国移动企业级省大数据平台数据治理子系统的建设容，适用于中国移动各省（直辖市、自治区）公司企业级省大数据平台数据治理子系统的建设。
2.规性引用文件下列文件中的条款通过本规的引用而成为本规的条款。
凡是标注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的容）或修订版均不适用于本规。
然而，鼓励根据本规达成协议的各方对是否使用这些文件的最新版本进行研究。
凡是不标注日期的引用文件，其最新版本适用于本规。
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《中国移动省级NG2-BASS(v4.0)技术规元数据管理分册》中国移动通信集团公司[73] QB-Y-045.5-2012 《中国移动省级NG2-BASS(v4.0)技术规数据质量管理子系统分册》中国移动通信集团公司[74] QB-Y-046-2012 《中国移动省级增值业务综合运营平台业务规V2.0.0》中国移动通信集团公司[75] QB-Y-047-2012 《中国移动省级增值业务综合运营平台技术规V2.0.0》中国移动通信集团公司[76] QB-Y-047.1-2012 《中国移动省级增值业务综合运营平台技术规数据管理分册V2.0.0》中国移动通信集团公司[77] QB-Y-044-2013 《中国移动省级NG2-BASS(v4.5)业务规》中国移动通信集团公司[78] QB-Y-045-2013 《中国移动省级NG2-BASS(v4.5)技术规总册》中国移动通信集团公司[79] QB-Y-045.1-2013 《中国移动省级NG2-BASS(v4.5)技术规数据集市分册》中国移动通信集团公司[80] QB-Y-045.2-2013 《中国移动省级NG2-BASS(v4.5)技术规逻辑模型分册》中国移动通信集团公司[81] QB-Y-045.3-2013 《中国移动省级NG2-BASS(v4.5)技术规外部接口分册》中国移动通信集团公司[82] QB-Y-045.4-2013 《中国移动省级NG2-BASS(v4.5)技术规元数据管理分册》中国移动通信集团公司[83] QB-Y-045.5-2013 《中国移动省级NG2-BASS(v4.5)技术规数据质量管理子系统分册》中国移动通信集团公司[84] QB-Y-045.6-2013 《中国移动省级NG2-BASS(v4.5)技术规安全管理技术方案》中国移动通信集团公司[85] QB-Y-046-2013 《中国移动省级增值业务综合运营平台业务规V2.5.0》中国移动通信集团公司[86] QB-Y-047-2013 《中国移动省级增值业务综合运营平台技术规V2.5.0》中国移动通信集团公司[87] QB-Y-047.1-2013 《中国移动省级增值业务综合运营平台技术规数据管理分册V2.5.0》中国移动通信集团公司3.术语、定义和缩略语下列术语、定义适用于本规：下列略缩语适用于本规：4.总体说明4.1.概述本规用于指导企业级省大数据平台数据治理子系统建设，规定了省大数据平台数据治理的围和要求，明确了数据治理子系统的体系结构，制定了数据治理子系统的功能和处理流程。