统一数据采集入口：降低数据获取成本，提高数据采集效率。
统一数据服务出口：规范化数据共享服务，确保数据的一致性和可访问性。
建立数据资源管理门户：统筹集团公司数据资产状况，提供数据资产的全景视图。
建立数据管理模块：包括元数据、数据质量、数据标准、数据安全等，为全集团数据治理提供支撑。
业务需求分析：
与业务部门合作，明确业务目标和数据需求。
识别关键业务流程和数据驱动的决策点。
数据分类与标准化：
定义数据分类标准，如交易数据、分析数据、主数据等。
制定数据标准化规则，确保数据一致性和互操作性。
数据模型开发：
设计逻辑数据模型，反映业务概念和关系。
根据逻辑模型，开发物理数据模型，考虑存储效率和查询性能。
数据集成策略：
规划数据集成架构，包括数据同步、数据迁移和数据共享。
确定数据集成工具和技术，如ETL工具、APIs等。
数据存储和数据库设计：
选择合适的数据库系统，如关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖。
设计数据库架构，包括数据分布、分区和索引策略。
数据安全和隐私：
规划数据加密、访问控制和审计策略。
确保符合数据保护法规和公司政策。
数据质量管理：
制定数据质量目标和指标。
实施数据清洗、验证和监控流程。
数据治理委员会：
建立跨部门的数据治理委员会，负责数据政策的制定和监督。
数据政策和程序：
制定数据管理政策，包括数据所有权、数据使用和数据保护。
制定数据管理程序，明确数据管理的具体操作步骤。
数据角色和责任：
定义数据相关角色和责任，如数据管理员、数据所有者和数据使用者。
明确各角色在数据管理中的职责和权限。
数据质量监控：
实施数据质量监控机制，定期评估数据质量。
建立数据质量问题的报告和处理流程。
数据安全和合规性：
制定数据安全政策，包括数据访问控制和数据加密。
确保数据管理活动符合相关法律法规和行业标准。
数据培训和文化：
提供数据管理培训，提升员工的数据意识和技能。
培养数据驱动的组织文化，鼓励数据共享和创新。
审计和合规性检查：
定期进行数据管理审计，确保数据管理活动的合规性。
建立合规性检查机制，及时发现和纠正违规行为。
性能监控和优化：
监控数据架构的性能，包括数据查询响应时间和系统吞吐量。
定期进行性能优化，提升数据架构的效率和稳定性。
变更管理：
制定数据架构变更管理流程，确保变更的有序进行。
评估变更对数据架构的影响，确保变更的兼容性和稳定性。
灾难恢复和业务连续性：
制定数据备份和灾难恢复计划。
确保在发生数据丢失或系统故障时，能够快速恢复业务。
