數據治理在現代企業中的重要性不容忽視，它不僅是提升企業運營效率和市場競爭力的關鍵，也是確保企業合規性和可持續發展的重要保障。《數據治理實戰：企業應用案例深度剖析》一書全面探討了數據治理的各個方面，深入分析其核心概念、實施策略以及面臨的挑戰，并提供實際案例和研究成果，幫助企業更好地理解和應用數據治理。本書是一本實用書，不僅為企業中負責信息戰略決策的高層管理人員提供了明確的指導方向，還為直接參與數據治理工作的技術人員提供了實用的操作方法和工具。
本書是一本實用指南，幫助讀者更好地管理和利用數據這一現代企業的核心資產。
在當今數據驅動的商業環境中，數據治理已經成為企業戰略規劃中不可或缺的一部分。它涉及的不僅是數據的存儲和管理，更關鍵的是如何確保數據在整個生命周期中的質量、安全性和可用性。數據治理的核心目標是建立透明、可靠和高效的數據管理體系，這對于企業的長期發展至關重要。可見，數據治理是確保企業在競爭激烈的市場中保持領先地位的關鍵。它不僅提高了數據的價值，還為企業帶來了更高的運營效率、更強的決策能力和更高的客戶滿意度。因此，企業必須認識到數據治理的重要性并投入必要的資源建立、維護有效的數據治理體系，這將是企業實現長期成功和可持續發展的基石。
葛利宏，出生于1976年11月，碩士畢業于內蒙古工業大學電氣工程專業，曾任內蒙古電力集團科技信通部、科技部三級職員、數字化部副部長，現任內蒙古電力（集團）有限責任公司數字研究分公司總經理、黨委副書記，負責數字化發展規劃、政策研究、數字技術創新應用相關工作。參與編制《數據管理標準》等行業標準18項，發布《基于對等網的電力行業網絡地理信息服務的構建分析》等論文13篇，獲得“2020年度自治區科學技術進步獎”二等獎等獎項8項。
黃鑫，出生于1991年11月，碩士畢業于英國布里斯托大學機器學習、數據挖掘與高性能計算專業。現就職于內蒙古電力（集團）有限責任公司數字研究分公司，負責數據管理平臺建設、數據質量、數據運營等工作。參與編制《內蒙古電力公司主數據管理標準》等30余項企業標準制定，曾獲中國設備管理協會“年度設備技術能手”稱號。
目 錄
第1章 概 述
1.1 編纂目的
1.2 數據治理的必要性及意義
第2章 企業數據治理實施框架
2.1 數據戰略
2.2 數據管理域
2.3 數據管理能力成熟度評估
2.4 持續數據治理
2.5 數據治理體系改進
第3章 企業數據治理實施方法
3.1 數據治理實施原則
3.2 數據治理頂層設計
3.3 數據資產目錄
3.4 主數據管理
3.5 指標數據
3.6 數據質量
3.7 數據安全
3.8 數據管理能力成熟度評估
第4章 技術平臺應用
4.1 數據資產平臺建設
4.2 數據中臺建設
第5章 A電力公司的數據治理實踐案例
5.1 案例背景與選擇理由
5.2 目標設定：提升數據質量與安全，優化決策流程
5.3 策略實施：制訂與執行數據治理計劃
5.4 成果評估：數據質量與安全的顯著提升
5.5 案例總結：成功要素與改進建議
第6章 B電力集團的數據共享與業務協同
6.1 集團概況與數據治理動因
6.2 目標設定：實現數據共享與業務協同
6.3 數據架構與共享平臺建設
6.4 實施過程：從需求分析到系統測試
6.5 成果展示：提高數據共享與業務協同效率
6.6 挑戰與展望：未來發展方向
第7章 C電力集團的數據資產化管理
7.1 輸變電行業背景與數據治理需求
7.2 數據資產化管理的目標與意義
7.3 數據資產盤點與質量管理
7.4 治理方案設計與監控實施
7.5 數據資產成效分析與展示
7.6 經驗總結與行業啟示
第8章 D智能電網公司的數據智能化管理
8.1 智能電網發展背景下的數據治理
8.2 提升數據實時性與電網調度能力
8.3 數據采集、存儲與智能分析優化
8.4 技術部署與系統集成的過程
8.5 數據實時性與準確性的成果
8.6 技術創新與智能電網發展的貢獻
第9章 E電力有限公司的新能源數據治理
9.1 新能源行業發展與數據治理挑戰
9.2 優化數據管理與預測分析目標
9.3 數據管理體系重構與模型創新
9.4 系統開發、實施與效果評估
9.5 數據管理與業務創新的成果
9.6 創新點與行業借鑒
第10章 F電力公司的數據治理案例研究
10.1 案例背景與特色介紹
10.2 治理目標與策略定制
10.3 實施過程與關鍵措施
10.4 成果與影響分析
10.5 地方特色與行業價值的融合
第11章 企業數據治理的未來發展趨勢
11.1 數據治理的未來發展預測
11.2 技術創新與數據治理的融合方向
11.3 數據治理與業務整合的深化
11.4 數據治理在企業數字化轉型中面臨的挑戰和作用
附錄 相關法律法規與行業標準
參考文獻
后記
1.1 編纂目的
本書深入解析了數據治理的理論框架與實踐路徑，聚焦于企業數據治理的核心挑戰與關鍵環節，提煉并總結了寶貴的實踐經驗。它不僅為企業中負責信息戰略決策的高層管理人員提供了明確的指導方向，還為直接參與數據治理工作的技術人員提供了實用的操作方法和工具。通過實施數據治理，本方案旨在打破企業內部數據壁壘，統一數據標準，提升數據質量， 從而確保數據治理在企業管理中的有效落地，最大化地釋放數據價值，為企業的數字化轉型和持續發展提供堅實支撐。
1.2 數據治理的必要性及意義
1.2.1 數據治理的必要性
1.2.1.1 數據環境復雜性要求開展數據治理
在企業廣泛推進數字化、網絡化和智能化的信息化建設浪潮中，企業的工業自動化水平已達到前所未有的高度，物聯網技術的深度應用更是極大地增強了對環境、設備及系統的全方位感知能力。以ERP（企業資源計劃）、SCM（軟件配置管理）等為代表的業務和資源管理系統，正逐步邁向集成化、中臺化的發展新階段。企業的數據環境經歷了從單一表單庫到多庫多區，再到現今復雜多變的大數據環境的顯著變遷，其復雜性急劇攀升。在此背景下，企業面臨的數據源不再局限于少數幾個，而是擴展至數百個乃至數千個，呈現出多源、異構、網絡化的顯著特征。因此，通過實施數據治理，明確界定合理的數據架構，以規范數據的分布、流向、匯聚與存儲，已成為企業應對數據復雜性挑戰、充分挖掘數據價值的關鍵所在。
1.2.1.2 歷史數據系統形成信息孤島和異構
隨著信息系統的發展，企業內部的業務及管理系統因應時代需求和技術演進，在不同時間節點由不同供應商構建，歷經多輪迭代形成了顯著的信息孤島與異構環境問題。盡管大數據技術已在技術層面攻克了諸多難題， 關于信息資源分類、數據模型一致性、元數據標準及編碼規范等問題仍亟須通過全面深入的數據治理策略系統性解決。企業迫切需要在數據治理領域邁出關鍵步伐，專注于從數據內容的本質出發，進行信息資源的精細分類、業務數據模型的精準構建、元數據標準的統一制定、數據編碼的規范化，以及參考數據標準的完善，為企業的數據交換、高效利用及高級數據組織提供堅實的模型支撐與標準化基礎。
1.2.1.3 數據利用提出更高的數據質量要求
由于數據在現代企業中的核心生產力地位日益凸顯，其高效利用與深度開發成為企業信息化建設的核心驅動力。然而，當前數據質量的參差不齊嚴重制約了數據價值的最大化釋放。為了打破這一瓶頸，企業迫切需要強化數據治理工作，以提升數據管理水平，確保數據質量的顯著提升。通過制定嚴格的數據質量標準，開展全面的數據質量評估，企業能夠精準識別并解決數據質量問題。進而，通過實施源頭控制或數據清洗策略，實現數據的高效再組織與質量保證，為數據的高效利用與價值最大化奠定堅實基礎。
1.2.1.4 企業的社會化協同要求數據標準化
隨著電子商務與互聯網應用的蓬勃發展，企業已全面融入數字化時代的新生態中，其與外界的互動模式正發生深刻變革。從傳統的人員直接溝通與文檔交換，逐步轉向基于系統化平臺的數據互聯與電子化信息流轉。在這一轉型背景下，企業數據不僅需要遵循國家相關的政策法規及行業標準，更需要通過強化數據治理，確保與外部數據系統實現無縫互操作。具體而言，企業應致力于構建一套標準化的數據管理體系，以實現內外數據的規范對接。通過開放數據服務，以統一的標準和高度一致性推動與外部業務伙伴的順暢交易與信息共享。這不僅要求企業內部數據的準確性與完整性達到新高度，還需確保數據流通的每一個環節都能符合社會化的協同要求，從而在更廣泛的數字化空間內促進業務的高效協同與創新發展。
1.2.1.5 數據資產管理對數據治理的新要求
在當今商業環境中，數據資產的重要性日益上升，促使企業高層及信息技術部門對其給予了前所未有的重視。為了確保企業數據資產的家底清晰、分布明確、流向可追溯并確保其安全性，及時且有效的信息通報給所有相關的數據資產干系人變得至關重要。這一目標的實現，離不開建立健全的數據治理體系和采用先進的治理工具，它們共同構成了支撐上述管理需求的關鍵基石。
1.2.2 數據治理的意義
數據治理作為企業管理現代化的基石，對于強化數據空間規范性、優化數據組織架構、推進數據標準化進程、提升數據質量，以及增強數據資產管理能力具有深遠的意義。通過有效的數據治理，企業能夠顯著提升其數據資產的管理水平，深入挖掘數據價值，為業務決策提供有力支持，最終推動企業在激烈的市場競爭中實現卓越的業務增長和持續發展。
1.2.2.1 提升數據架構規范性
通過詳盡的數據環境調查與數據源分布的清晰梳理，企業能夠構建起一個高效、有序的數據架構體系。這一體系涵蓋從數據源到匯聚節點、網關節點、中心節點及服務節點的精心布局，旨在打造一條貫穿企業各層級的數據高速公路，確保數據在源頭得到有效控制，實現有序傳輸與分層匯聚。數據在集中存儲的同時，亦能根據利用需求進行動態調整，形成源頭可控、流程順暢、存儲合理且服務高效的數據架構。此舉措不僅提升了數據架構的規范性，還促進了數據在空間維度的合理布局與高效編排，為企業數據治理奠定了堅實的基礎。
1.2.2.2 提高數據組織能力
數據治理在提升企業數據組織能力方面發揮著至關重要的作用。通過細致的信息資源分類與業務數據模型建模，企業能夠構建起高階的業務信息視圖，為所有信息系統提供統一且一致的業務數據參考分類和模型。這一過程不僅指導了信息系統的數據建模實踐，更為數據服務平臺的建設奠定了面向業務對象的主題庫基礎。這種高階的數據組織能力極大地促進了數據的有效整合與利用，為數據集向信息集乃至知識庫的深化加工提供了強有力的支撐，從而顯著提升了數據的整體利用價值，助力企業實現數據驅動的業務增長與創新。
1.2.2.3 提升數據標準化程度
數據治理在提升數據標準化程度方面扮演著關鍵角色。通過精心設計的元數據定義、統一的數據編碼標準及嚴格的參考數據標準制定工作，數據治理為企業的所有干系人提供了術語規范、語義一致且內容標準的數據字典、編碼標準及參考數據標準。這些舉措顯著減少了數據中的“同名異義”和“同義異名”現象，確保了數據的準確性和一致性，進而提升了整個企業的數據標準化程度，為數據的有效管理和利用奠定了堅實基礎。
1.2.2.4 提高數據質量水平
數據治理通過構建一套完善的數據質量標準、質量評價規則、質量報告及質量改進的閉環體系，實現了對數據生產力環境中各個環節和對象的全面監測、精準評估與及時整改。這一體系不僅促進了數據質量的動態改進與持續提升，還確保了數據在采集、存儲、處理、分析和應用等環節中的高質量表現。通過數據治理顯著提高了企業的數據質量水平，為數據驅動的決策和業務創新提供了堅實的數據基礎。
1.2.2.5 增強數據資產管理
數據治理機制為企業管理層及信息管理部門提供了高層次的數據洞察視角，借助數據資產目錄與數據空間地圖等先進工具，詳盡展示了數據資產的分布、規模、流動路徑、增長趨勢及安全狀態，確保管理者對數據資產狀況了如指掌。同時，通過流程化手段管理數據使用與責任歸屬，不僅強化了數據資產管理的系統性與規范性，還顯著提升了數據資產管理的能力與效率，為企業的數據資產保值、增值奠定了堅實基礎。
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