文档介绍：关于数据治理目录一数据管理的现状数据治理的概述二数据治理概念(一).........................................................数据治理目标(二).........................................................三数据治理体系数据治理核心领域四数据模型.(一)............................................................数据生命周期(二).........................................................数据标准(三).............................................................主数据...............................................................(四)数据质量.............................................................(五)数据服务(六).............................................................数据安全.............................................................(七)五数据治理保障机制制度章程.(一)............................................................规章制度.............................................................(1)管控办法.(2)............................................................考核机制.............................................................(3)数据治理组织.(二)........................................................组织架构.(1)............................................................组织层次(2).............................................................组织职责(3).............................................................流程管理.............................................................(三)IT技术应用..........................................................(四)支撑平台(1).............................................................技术规范.(2)............................................................附件A数据管理规范附件B数据质量评估办法附件C数据质量管理流程关于数据治理的理解数据管理的现状根据行业信息化发展的现状,结合当今行业数据治理的要求,大型集团或政务管理部门现阶段数据管理方面存在以下的不足:(1)数据多头管理,缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织。信息系统的建设和管理职能分散在各部门,致使数据管理的职责分散,权责不明确。组织机构各部门关注数据的角度不一样,缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理,导致无法建立统一的数据管理规程、标准等,相应的数据管理监督措施无法得到落实。组织机构的数据考核体系也尚未建立,无法保障数据管理标准和规程的有效执行。(2)多系统分散建设,没有规范统一的省级数据标准和数据模型。组织机构为应对迅速变化的市场和社会需求,逐步建立了各自的信息系统,各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据,使得数据分散在不同的部门和信息系统中,缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准,导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出现,组织机构各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述,导致理解不一致。(3)缺少统一的主数据,组织机构核心系统间的人员等主要信息并不是存储在一个独立的系统中,或者不是通过统一的业务管理流程在系统间维护