数字化平台数据治理与标准化实战

📚 共计 30 章节

数据治理概述

数据治理的定义、目标与核心原则，数据治理与数据管理的区别。

数据治理组织架构

数据治理委员会、数据拥有者、数据管家、数据使用者的职责划分。

数据治理成熟度评估

CMMI-DMM模型、DCMM模型介绍，评估方法与实施步骤。

数据战略规划

数据战略的制定、数据愿景与使命、数据治理路线图设计。

战略路线图

数据标准体系框架

国家标准、行业标准、企业标准的三级体系，标准分类与编码规则。

元数据管理基础

元数据的定义、分类（技术元数据、业务元数据、管理元数据），元数据存储库建设。

元数据存储库

元数据采集与集成

元数据自动采集技术（扫描、解析、API），元数据血缘分析。

主数据管理

主数据的概念、主数据识别原则、主数据模型设计、主数据生命周期管理。

主数据模型

参考数据与代码表管理

参考数据标准化、代码表设计原则、版本控制与变更管理。

代码表版本

数据模型标准化

概念模型、逻辑模型、物理模型的分层设计，命名规范与建模工具。

数据字典建设

数据字典的构成要素、编写规范、维护机制，数据字典与元数据的关联。

数据质量维度

完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性、有效性六大维度的定义与度量。

数据质量评估方法

抽样检查、规则校验、数据剖析，质量评分卡的设计。

评估评分卡

数据质量改进流程

问题发现、根因分析、整改措施、效果验证的闭环管理。

数据安全分级分类

数据分级标准（公开、内部、敏感、机密），分类体系与标识规范。

数据脱敏技术

静态脱敏、动态脱敏、数据遮蔽、数据替换，脱敏策略与实施。

数据生命周期管理

数据产生、存储、使用、归档、销毁的全流程管控。

生命周期归档

数据集成与交换标准

ETL规范、数据接口标准、数据交换格式（JSON、XML、CSV）。

数据仓库与数据湖治理

数据分层标准、数据入湖规范、数据仓库模型治理。

数仓数据湖

数据指标标准化

指标定义规范、指标口径统一、指标字典建设、指标血缘管理。

数据报表与可视化治理

报表命名规范、图表标准、数据源认证、报表生命周期管理。

报表可视化

数据服务与API治理

API设计规范、数据服务注册、服务版本管理、服务SLA监控。

数据合规与法规遵从

GDPR、个人信息保护法、数据安全法要点解读与落地实践。

数据审计与监控

数据操作审计日志、异常行为检测、数据访问权限审计。

数据治理工具选型

元数据工具、数据质量工具、主数据工具、数据目录工具的选型评估。

数据治理平台建设

平台架构设计、功能模块规划、与现有系统的集成方案。

数据治理流程自动化

自动化数据质量检查、自动化元数据采集、自动化数据标准校验。

自动化流程

数据治理文化建设

数据意识培养、培训体系、激励机制、数据治理社区运营。

数据治理项目实战

项目启动、现状调研、方案设计、实施落地、持续运营的全流程案例。

数据治理未来趋势

AI驱动的数据治理、Data Fabric、数据网格、数据治理即服务。