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1. 背景介绍
随着企业业务扩张与信息化进程加速，业务系统数量攀升，数据量呈爆炸式增长，数据管理困境重重。数据分散于各系统，缺乏统一管控，难以整合利用；稳定抗源的数据层缺失，数据易受源系统变动干扰；应用标准不统一，各系统 “各自为政”，导致数据重复投入、不一致、指标混乱且共享困难；基础数据标准缺失，数据准确性、可用性低，跨系统共享协作举步维艰，严重阻碍企业高效运营与决策。
2. 数据治理解决方案
2.1 数据管理框架
构建全方位多层次框架，战略规划指引方向，组织制度明确角色职责与流程规范，确保各环节有序推进。主数据与元数据管理奠定数据基础，规范数据标准；数据安全管理从标准制定、分级分类到授权审计，全方位守护数据安全；数据建模、存储、交换与集成优化数据架构；数据质量管控保障数据准确可靠；数据服务提升数据可用性，各模块协同发力，为数据治理筑牢根基。
2.2 具体操作流程
2.2.1 数据资产盘点
梳理业务流程及数据流程，精准识别分类数据。依行业特性与标准对数据分级，如划分为公开、内部、敏感等级，为安全管理精细施策。按主体、参考、交易、统计梳理业务数据，完善技术与业务标准及字典，全面摸清数据 “家底”，明晰数据位置、量级与业务关联，为后续治理提供基础支撑。
2.2.2 数据清洗与标准化
数据采集清洗环节，借数据同步、交换、整合技术，实现多源数据融合与质量提升。数据支撑平台集成抽取、清洗、转化、装载功能，其丰富组件可完成数据类型转换、筛选替换等操作，非入侵式采集保障源系统稳定，支持多类型数据源，处理高效且界面友好。
元数据管理方面，深入剖析需求后构建维护标准，借定量指标评估存储库、质量、使用及血缘影响。通过工具定期更新、审计异常，整合多元数据入存储库，并向用户分发，为数据资产运用管理提供关键指引，助用户理解数据背景、提升决策效能。
数据标准化治理依循规范构建体系，涵盖技术、数据、管理标准。梳理现有系统制定数据规范，含数据元等核心要素，并持续维护。同时打造系列管理制度，保障信息系统稳定协调，重点攻克数据整合与接口标准难题，促进系统互联互通与数据共享。
2.2.3 数据重组与应用
主数据建设依循严谨流程，联合多部门梳理业务数据，精准定位主数据，解决问题、定义规则并优化流程，构建集中管理与高效分发机制，确保数据一致性与规范性，如港口行业船舶、港口、箱主等主数据标准化建设成果显著，提升数据整合利用效率。
真实世界模型创新方法论，依业务原貌组织数据，借多种分析方法与标准化流程构建精准模型，如 360 视图模型助力用户数据管理与服务优化，为企业数字化运营筑牢根基，精准反映业务本质，驱动运营改善与决策优化。
数据仓库整合多源数据，经清洗转换分层存储，架构涵盖 ODS、DW、DM 层等，各层分工协作。通过多维度分析监测数据质量，为决策分析、数据挖掘提供有力支撑，全方位洞察数据价值，赋能企业战略决策与业务创新。
数据标签画像依业务场景为数据打标签，构建用户及业务画像，实现数据深度洞察与精准应用，如医疗行业患者画像助力健康管理与医疗服务优化，提升服务质量与效率，激活数据业务价值，驱动业务精细化运营。
2.2.4 数据治理持久化
持续更新元数据与标准体系，契合企业动态需求，确保治理时效性。自动化引擎赋能数据治理流程，实时或准实时处理数据，保障数据质量稳定，巩固治理成果，降低人力成本，提升治理效率与持续性。
2.3 数据治理延伸：数据管理
涵盖数据模型全生命周期管理、资产透视、智能搜索、中心监控、元数据维护、生命周期管理及台账审计等功能。精准管理模型架构与存储，直观呈现资产详情，高效检索推荐数据，保障中心高效运行、数据合规，为企业数据资产全流程精细化管理提供一站式解决方案，提升数据运营效益。
3. 数据治理案例介绍
3.1 港口行业
宁波舟山港项目聚焦数据整合利用难题，引入适配工具，落地文档推动技术转移。建成主数据库实现数据规范统一，有力支撑业务系统协同；数据仓库整合数据，驱动大数据业务创新；梳理规划数据体系，明确发展路径，借 BI 创新报表与分析模式，减轻 IT 依赖，提升数据服务效率，为港口智慧化运营奠定坚实基础。
3.2 医疗行业
医疗 IT 系统繁杂、孤岛林立、标准接口失范，致交互困难、成本高企。通过构建主数据库、统一数据中心、搭建平台与服务总线，重塑数据架构。患者主索引确保信息唯一智能匹配，遵循国际规范集成多系统数据；数据仓库整合数据，为多元应用供能，提升利用率、缓解系统压力，实现医疗信息跨机构共享与高效管理，优化医疗服务生态。
3.3 市场监督管理局
某市监局构建数据标准体系，整合内外部数据成综合信息库，打破信息壁垒。规范涵盖多环节多类型，数据归集整合、质量治理、共享交换流程清晰，多库协同赋能监管全流程，提升数据驱动决策能力，强化市场监管效能，维护市场秩序稳定，推动行业数字化监管转型。
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