一、华为数据治理方法论
管理模式：建立数据治理的组织架构和流程，确保数据管理的高效和有序。
管理体系：制定数据标准和管理制度，形成企业级的数据管理规范。
平台实施：规划企业级数据管理系统的整体功能架构，明确数据管理平台的实施路径。
数据迁移与质量体系：配合数据管理制度，进行数据迁移和质量监控，确保数据的准确性和可用性。
简化治理：保持数据治理的简单性和行动导向性，避免过度复杂化。
可执行性：确保数据治理框架包含具体的活动和可交付成果，易于实施。
可达成性：设定实际可达成的短期目标，确保治理措施能够快速产生业务价值。
务实性：基于企业现状提出解决方案，确保不妨碍日常运营。
2.1 华为数据治理方法论
管理模式：
管理组织：基于数据的生命周期管理，制定数据管理的组织架构及管理职责。
管理流程：依托管理模式和管理组织的设计，制定数据的全生命周期管理流程。
数据标准：归纳和总结各类数据的标准（如编码、分类、属性等）。
管理制度：形成企业级的数据管理制度及规范，为企业的高效数据治理体系提供保障。
管理体系：
数据管理体系：规划企业级数据管理系统的整体功能架构，并明确具体的管理系统。
管理系统：基于职能域及管控要求，归纳总结企业内各项数据分布。
平台实施：
系统实施：明确企业及数据管理平台实施路径，并以此开展管理平台实施。
数据迁移：针对各类数据制定数据清理策略，并配合管理平台的实施完成数据迁移。
质量体系：配套数据管理制度，使数据管理成果指标化、标准化，便于有效监控数据运行状况，并持续提升和改进数据质量。
2.2 华为数据治理框架
指导原则：
Keep it simple：数据治理应保持简单且以行动为导向。
Keep it actionable：数据治理应包括活动和可交付成果。
Keep it achievable：确保在短距离冲刺中可以实际实现的目标。
Keep it pragmatic：确保效率，基于现状；建议的解决方案/更改不应妨碍日常运营。
集中与分散的执行控制：
集中化水平：作为组织文化和工作环境的关键指标，集中化水平的实施效果直接支撑关键业务职能。
独立性：职能领域全部自主运营，同时保持全局性的同时，满足特殊企业的需求。
局部分散：职能领域控制主要的业务和技术运作，与企业的协作有限。
均衡：不同的职能领域和企业之间，共享责任与管理权。
集中+分散：数据治理提供集中的管控点和决策过程，各职能领域拥有自主的选择权和执行权。
2.3 数据中台
数据整合：通过整合渠道与合作伙伴的数据，带来业务创新。
业务创新：支持O2O（线上线下融合）、团购、众筹、POP（供应商和平台融合）、线上直销等多种业务模式。
生态圈：构建全方位融合服务的生态圈，吸引广泛的合作伙伴。
数据消费：支持数据的多维度分析和应用，提升业务流效率和数据资产的管理。
2.4 消费者主题数据
统一ID：建立客户的黄金记录，形成统一ID，整合不同渠道和平台的客户数据。
标签体系：基于统一ID进行客户行为数据分析，提炼客户标签，如地理位置、人口特征、使用行为、利润潜力等。
消费场景：挖掘用户的意图，分析用户的兴趣偏好、所属场景行为、阶段特征等，建立推荐策略。
数据挖掘：提取消费者相关的数据进行数据采集、挖掘、分析、展示、利用等一整套流程，形成一个主题域。
