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数据治理-理数据，现状分析
发布时间：2020.07.17来源：知乎浏览量：309次标签：数据治理
针对企业数据治理所处的内外部环境，从组织、人员、流程、数据四个方面入手，进行数据治理现状的分析。
人员方面：数据人才的资源配置情况，包括数据标准化人员、数据建模人员，数据分析人员，数据开发人员等，以及数据人才的占比情况。
流程方面：数据管理的现状，是否有归口管理部门，是否有数据管理的流程、流程各环节的数据控制情况等；
数据方面：梳理数据质量问题列表，例如：数据不一致问题，数据不完整，数据不准确、数据不真实、数据不及时、数据关系混乱，以及数据的隐私与安全问题等。
目标：分析企业数据管理和数据质量的现状，确定初步数据治理成熟度评估方案。
技术工具：实地访谈、调研表、数据质量问题评议表、关键数据识别方法论（例如：主数据特征识别法）；
输入：需求及现状调研表、访谈记录、数据样本、数据架构、数据管理制度和流程文件；
输出：数据问题列表、数据U/C矩阵、数据治理现状分析报告、数据治理评估方案；
人员方面：数据人才的资源配置情况，包括数据标准化人员、数据建模人员，数据分析人员，数据开发人员等，以及数据人才的占比情况。
流程方面：数据管理的现状，是否有归口管理部门，是否有数据管理的流程、流程各环节的数据控制情况等；
数据方面：梳理数据质量问题列表，例如：数据不一致问题，数据不完整，数据不准确、数据不真实、数据不及时、数据关系混乱，以及数据的隐私与安全问题等。
目标：分析企业数据管理和数据质量的现状，确定初步数据治理成熟度评估方案。
技术工具：实地访谈、调研表、数据质量问题评议表、关键数据识别方法论（例如：主数据特征识别法）；
输入：需求及现状调研表、访谈记录、数据样本、数据架构、数据管理制度和流程文件；
输出：数据问题列表、数据U/C矩阵、数据治理现状分析报告、数据治理评估方案；
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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