一、背景概述
基于全过程数据生命周期闭环管理理论，对行业数据资产进行顶层设计和科学规划，制定完善的管理规章制度， 全面构建基于信息标准管理、主数据管理、数据交换、元数据管理、接口管理和数据质量管理的大数据治理体系， 通过数据公示及大数据资产服务实现数据价值，让数据成为行业高效的战略资源。
随着信息技术的飞速发展，行业基础设施建设不均衡或更新过慢，造成了很多行业痛点。
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1、管理制度不健全
数据治理与服务缺少总体规划，数据治理管理流程和职责划分不清，缺乏跨职能数据治理组织结构和决策机制，面对头绪众多的数据采集及治理，疲于应对各部门不断涌现的数据需求和不断变化的新需求。
2、标准不一致
数据孤岛林立，业务系统建设参差不齐，数据分散管理，部门口径不一，缺少真正有效整合，加大了数据清洗、整合的难度。阻碍了业务系统之间顺畅的数据共享，降低了资源利用率和数据的可得性。
3、缺乏统一数据地图
缺乏全景视图，数据资源散落在多个业务系统中，数据从生产到使用中间流程不清晰，管理人员无法及时感知数据分布与更新情况，无法进行数据可视化及全局数据查看。
4、缺少全局数据中心
数据治理、集成质量是一个黑盒，部分的数据分析依旧跳过了数据中心，部分的报表依旧直连业务系统。这都造成了为解决孤岛而打造的共享数据中心成了一个新的孤岛。
5、数据质量不高
主数据质量不高，数据源头上的数据质量水平层次不齐，数据不规范，数据缺失、散乱，数据的完备性、准确性存疑。将直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、领导难以决策等问题。
6、数据安全无保障
缺乏安全的数据环境，由于管理制度不完善，数据权限划分不清，敏感数据得不到监控，数据质量问题出现后，溯源困难，数据安全面临数据滥用风险。
二、规划框架
搭建先进的数据治理平台，提升数据治理的技术手段，确保各项数据治理工作的有序、高效展开，保障数据的完整性、有效性、一致性和及时性；保障经营决策、营销管理的数据质量，为上下游应用系统提供全面、完整、一致的元数据管理；制定数据治理的体系、制度及流程，建立全企业数据标准体系，促进数据共享，提升数据质量； 消除数据的不一致性，建立起规范的数据应用标准，提高金融机构数据质量，使企业的数据处于整体有序管理的状态。
三、建设方案
梳理企业级元数据，构建企业数据资产目录，形成标准化主数据。通过异构数据融合，沉淀企业数据资产，实现数据的集中集成及全生命周期的管控，形成企业级数据中台，实现数据即服务能力，支撑系统间数据交互、数据可视化、大数据分析和人工智能，助力企业数字化转型。
四、获取 - 数据治理全套最新解决方案合集
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