数据治理各模块域之间的关系

数据治理是一个去中心化、多元参与的系统工程。一个全面且明确的数据治理体系，可以帮助组织构建生态式、协同化治理路径，最大化地提升整体数据质量，实现数据战略，激活新型生产力。

数据治理主要专注于如下模块域：

数据集成

用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由数据代表在入湖前完成梳理并在数据治理平台上进行资产注册。

数据标准

管理着重建立统一的数据语言，L1到L5数据层级业务对象的定义是数据标准的载体，并对应发布包括L1到L5数据层级的数据标准。各业务对象对应物理实现的IT系统需发布相应的数据字典并进行数据源认证。而对于梳理出来，但没有落IT系统的业务对象，需在后继的开发中进行数字化落地。

数据开发

是编排、调度和运维的中心，数据开发是一个提供分析、设计、实施、部署及维护一站式数据解决方案，完成数据加工、转换和质量提升等。数据开发屏蔽了各种数据存储的差异，一站式满足从数据集成、数据清洗/转换、数据质量监控等全流程的数据处理，是数据治理实施的主战场。

数据质量

管理的目标在于保证数据满足使用的要求。数据标准是衡量数据质量最基本的基准。数据质量要求各业务部门对相应数据领域的数据质量全权负责，按业务需求设计数据质量标准，制定数据质量管控目标，并遵循企业数据治理要求进行数据质量度量，制定符合各自业务情况的数据质量政策及数据质量相关的改进计划，持续进行数据质量管控。

数据资产

包括业务资产、技术资产、指标资产等。数据资产管理是数据治理的重要支撑手段，核心是构建企业级的元数据管理中心、建立数据资产目录、建立数据搜索引擎、实现数据血缘和数据全景可视。其中元数据包括业务元数据、技术元数据和操作元数据，要求将企业所有概念数据模型、逻辑数据模型以及物理数据模型系统化地管理起来，同时建设企业数据地图及数据血缘关系，为数据调用、数据服务、数据运营及运维提供强有力的信息支撑。

数据服务

通过在整个企业范围统一数据服务设计和实现的规范并进行数据服务生命周期管理，集约管理数据服务并减少数据调用和集成的开发成本。

数据安全

由于企业使用的数据资源，既有来自于内部业务系统，所有权属于企业的数据，同时也有来自外部的数据，必须将数据安全纳入数据治理的范畴，对所有企业数据要求依据数据安全等级定义进行数据安全定级，在数据产生、传输、存储和使用的过程中进行必要的数据安全访问控制，同时对数据相应的CRUD活动均需产生日志以完成安全审计。

主数据管理

是数据标准落地和提升数据质量的重要手段，是企业级数据治理的重要范畴，其目标在于保证在企业范围内重要业务实体数据的一致(定义和实际物理数据的一致)。主数据管理首先进行企业主数据的识别，然后对已识别主数据按照主数据规范要求进行数据治理和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。

管理中心

数据治理的开展离不开组织、流程和政策的建设，管理中心也管理着数据治理过程中公共核心的统一数据源、数据驾驶舱等，满足不同角色的用户拥有个性化的工作台。

数据治理主要模块域之间的关系如下图所示：

数据治理各模块之间的关系

数据标准

为数据开发和设计工作提供核心参考，同时也通过数据开发实现数据标准化落地。数据标准为数据应用提供“一致的语言”；数据标准为主数据管理提供主数据定义的基准，数据标准也是数据质量管理策略设计、数据质量规则制定的核心依据；数据标准所定义的密级分类和责任主体，为数据安全管理提供依据；数据标准也是数据资产管理重要输入。

主数据管理

通过数据开发实现核心数据的一致性地记录、更新和维护，是数据质量提升的重要手段。主数据管理保障了数据应用和运营过程中核心数据的存在和一致性。

数据质量管理是数据应用和运营过程中数据准确性、一致性、完整性、及时性、唯一性、有效性的重要保障，是数据业务价值创造的重要前提。

数据资产管理

模块完成元数据的采集和注册，数据资产管理为数据应用和数据消费提供了解数据的窗口。

数据服务管控

实现在数据服务开发过程中服务标准、规范、要求和管理的落实，数据服务打通数据应用和数据消费的物理通道。

数据安全

在数据开发过程中完成数据安全的IT实现，以达成数据应用过程中安全管理规范的要求。

DGC各模块之间的示意图

以上工作的有效开展，离不开组织管理、明确的责任人、考核体系、流程制度、数据治理政策和数据治理平台的支撑。