《数据治理实战指南》

痛点破解：

包括DCMM和DAMA在内的权威数据治理理论往往晦涩难懂，导致理论难以指导具体工作。

实战指南：

拆解6大典型数据困境，独创“理-采-存-管-用”五阶方法论，并拆解为 “定战略 - 建体系 - 摸家底 - 聚数据 - 绘模型 - 管数据 - 促共享 - 重应用” 八大可执行步骤，提供系统化作战地图，帮你快速找准治理切入点、实现闭环推进。

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痛点破解：

组织在制定数据治理目标时，常常与业务脱节，与自身实际情况脱节，导致战略方向模糊、目标设定不科学，无法为后续治理工作提供有效指引。

实战指南：

配套三大分析工具，详解战略制定全流程，建立评估优化机制，确保数据治理战略与业务对齐，服务组织核心目标。

配套模板：

提供数据战略示例、效益评估模型示例、数据战略定期评估示例等参考模板。

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痛点破解：

组织搭建数据治理保障体系时，常存在组织分工乱、制度不健全、技术支撑弱的问题，致使治理责任落地难、执行无依据、实操缺抓手。

实战指南：

搭建“组织+制度+技术”三位一体保障体系，明确组织架构、制度层级与技术工具要求，落实数据治理责任。

配套模板：

提供数据治理组织架构图示例、数据认责矩阵示例、数据管理制度框架示例、数据管理制度文档清单、数据治理功能架构图示例等参考模板。

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Tips：这是全书中最重要的一章，这项工作的成败将直接决定数据治理的成败。

痛点破解：

业务痛点不明、用数需求不清、核心流程模糊、数据底数混乱……，将直接导致数据治理难见成效。

实战指南：

提供从摸底准备、现状调研、数据梳理到现状评估的完整路径，手把手带你理清资源、锁定需求、定位短板，从而制定出切实可行的治理目标。

配套模板：

提供摸底计划示例、高层领导访谈问题清单示例、核心业务流程现状示例、业务需求痛点清单示例、数据资产盘点清单示例、数据治理目标示例等参考模板。

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痛点破解：

组织开展数据治理数据集成工作，常遇多源异构适配难、性能支撑不足、流程监控缺失等问题，导致数据无法高效汇聚整合。

实战指南：

明确集成范围、归集、清洗、融合全流程，配套监控告警机制，高效打通数据孤岛、输出高质量数据“原材料”。

配套模板：

提供某公司数据集成网络拓扑图示例、数据集成范围清单、数据映射清单等参考模板。

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痛点破解：

组织开展数据仓库建设时，常遇数据模型规划随意、数据标准落地难、模型与仓库 “两张皮”等问题，导致数据一致性不足、模型有效性难维持、业务需求支撑乏力。

实战指南：

制定数仓架构与分层设计规范，拆解“概念-逻辑-物理”三层模型实操要点，实现数据有序存储、高效复用。

配套模板：

提供数据模型设计说明示例、数据仓库分层示例等参考模板。

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痛点破解：

组织开展元数据管理工作，常因没有准确、完整的元数据，使得数据仓库成为一个难以理解和维护的“数据黑箱”，导致业务人员看不懂、IT人员难维护，数据复用率低且无法追溯来源等问题。

实战指南：

定义元模型、实现元数据集成与应用，构建完整元数据体系，让数据“看得见、读得懂、可追溯”。

配套模板：

提供元数据需求整合示例、元模型模板等参考模板。

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痛点破解：

组织开展数据标准管理工作，常遇业务部门参与度低，标准和业务脱节，标准与现实脱节，导致标准无法落地执行。

实战指南：

覆盖标准规划、制定、发布、落地与维护全流程，建立统一数据“共同语言”，消除跨部门理解歧义。

配套模板：

提供数据标准收集方法举例、数据标准梳理表示例、业务术语标准制定示例、数据元标准制定示例等参考模板。

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Tips：数据质量管理成本很高、难度很大，应当聚焦核心数据进行管理。

痛点破解：

组织管控数据质量时，经常碰到业务部门不配合、质量规则和实际业务对不上、问题整改不闭环的情况，导致数据问题反复出现，没法真正支撑业务和合规要求。

实战指南：

构建质量闭环管理体系，涵盖质量评估、根因分析、源头整改与周期性评价。

配套模板：

提供数据质量管理范围清单示例、数据质量评估方法示例、数据质量评价报告示例等参考模板。

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痛点破解：

分散在不同系统中的核心主数据普遍存在冗余冲突、标准不一、共享困难且管理无序的问题，导致跨部门协作受阻、决策依据不可靠。

实战指南：

指导主数据识别、主数据标准制定、主数据集成清洗、主数据分发和主数据运营，建立规范主数据体系，实现跨系统数据一致性。

配套模板：

提供主数据识别场景示例、主数据分类示例、主数据模型示例、消费系统对主数据的处理示例等参考模板。

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Tips：这是数据治理工作最薄弱的环节，难以平衡安全管控与高效利用的尺度。

痛点破解：

敏感数据识别不精准、访问控制不精细、安全防护不全面，面临数据泄露与滥用风险，合规压力突出。

实战指南：

开展数据分类分级，制定全生命周期安全防护策略，平衡数据安全与业务效率，保障合规可控。

配套模板：

提供数据分类示例、数据安全等级划分示例、数据安全管控方式示例、安全审计内容要点等参考模板。

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痛点破解：

数据 “沉睡” 难以转化为业务价值，找数难、理解难、流通乱、口径不统一、AI用数质量差且用数门槛高，无法有效赋能业务决策与创新。

实战指南：

通过数据资产目录、数据共享服务、数据指标与标签、可视化看板、高质量数据集、AI 用数智能体等多元形式，推动数据应用从“人找数”转化为“数找人”，降低用数门槛

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痛点破解：

即便手握可落地的治理模板，吃透DCMM和DAMA理论，仍难真正落地实操。

实战指南：

以市场营销场景为实战场景，提供模拟数据、数据中台环境，以及本书中提到的每一步成果物示例，全程演练 “理-采-存-管-用”方法论，让数据治理过程更加具象化。

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