第九章：数据治理流程最佳实践
为了确保数据治理工作的持续优化与提升，应实施以下最佳实践：
定义数据对象：从理解数据对业务部门的价值开始，定义并构建数据价值管理系统，确保数据的分类与定义契合业务需求。
保证数据质量：评估数据质量级别，制定数据质量策略与步骤，实施数据质量审计，确保数据质量的持续提升。
制定与管理数据SLA：根据应用和业务流程要求设定期望值，定义服务水平标准，并定期评估与汇报服务水平实现情况。
管理数据模型与架构：提供企业数据元素的精确信息，包括其结构、逻辑规范等，确保数据模型的一致性和可扩展性。
管理数据性能与容量：确保数据资源得到有效、高效的使用，定期评估与优化数据性能与容量。
管理数据可用性：设计并实施数据可用性计划，确保数据在业务和流程中的可用性和可靠性。
第十章：数据治理的管理节奏
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数据治理并不是什么‘高端大气上档次的活，不仅都是苦活、累活，还是个受力不讨好，经常背锅，领导看不见价值的活。你要不要入坑？
数据治理：说起来容易，做起来难？ 数据治理：90%的人搞不清的事情 从传统数据治理转向主动数据治理！ 小数据治理靠人工，大数据治理靠智能 数据治理治什么？在哪治？怎么治？ 数据治理项目失败，90%都是被这样搞垮的！
