1、什么是數據治理
數據治理是對數據資產的管理行使權力和控制的活勱集合（規劃、監控和執行）。數據治理職能指導其他數據管理職能如何執行。

2、開展數據治理的背景和價值
2.1 背景
–企業數據倉庫/BI建設
–數據集成/SOA
–大數據
–數據質量問題和影響
–主數據管理
–公共業務術語
–合規問題
–安全問題
–兼并收購
2.2 價值
–提升數據質量（80.2%）
–為共享數據建立清晰的決策規則和決策流程（65.6%）
–提升數據資產的價值（59.4%）
–提供解決數據問題的機制（56.8%）
–促進IT和非IT人員共同參與決策（55.7%）
–促進部門和業務單元之間的協同和互相依賴（46.9%）
–為共享數據建立共同責任制（45.3%）
–其他（8.8%）

3、數據治理的組織架構
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3.1 數據管理專員制度
數據管理與員制度是為數據資產管理分配的、委托的業務職責和正式的認責
–是數據管理工作在業務方面的職責，對應的還有IT數據丏業人員的職責。
3.2 數據管理與員（Data stewards）定義和監視數據的定義、質量、訪問和保留
–數據治理——對“如何管理數據”進行決策
–定義業務數據的名稱、業務含義
–定義和維護參考數據值
–定義業務數據需求
–識別和解決數據問題
–定義數據質量需求和度量指標
–定義主數據管理和數據衍生計算的業務規則
–定義某些數據安全和訪問規則
–定義某些數據保留規則和規程
–監視數據質量

4、數據架構
數據架構應該與業務、流程、應用、技術等架構相匹配一致
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5、主數據和參考數據管理
主數據是關于關鍵業務實體的權威的、最準確的數據。主數據值被認為是“黃金”數據。
–當事人(Parties)：用戶畫像；
–產品(Products)：統一產品SKU；
–財務結構(Financial structures)：會計科目；
–位置(Locations)：省、城市、地址等。
確保多系統的數據一致性

主數據管理系統架構
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6、元數據管理
6.1 元數據分類
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6.2 元數據管理系統架構
從分散的系統中獲取元數據，為業務和技術人員提供統一的數據地圖
數據可追溯、數據質量有保障
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7、數據質量管理
7.1 定義數據質量需求
數據質量需求：
–數據質量需求通常隱含在業務政策之中，描述數據是否符合“適用性”（Fitness for Purpose）需求。
數據質量維度包括：
–準確性（Accuracy）
–完整性（Completeness）
–一致性（Consistency）
–時效性（Currency）
–精確度（Precision）
–隱私（Privacy）
–合理性（Reasonableness）
–參照完整性（Referential Integrity）
–及時性（Timeliness）
–唯一性（Uniqueness）
–有效性（Validity）

剖析、分析和評估數據質量
記錄的填充率；
每個數據屬性中填充的數值的數量；
頻繁出現的數值；
可能的異常值
同一張表中字段的關系；
跨表的關系。

7.2 數據質量管理首要工作：開發和提升數據質量意識
數據質量意識：
–包括能夠將數據質量問題不其實質影響聯系起來，向監管者保證系統化的數據質量管理方法和對組織內數據質量的全面洞察，還包括傳達一種“數據質量問題丌能僅僅依靠技術手段解決”的理念。
開發和提升數據質量意識步驟：
–提供一些數據質量核心概念的培訓。
–為數據質量建立數據治理框架。
–創建數據質量管理委員會（Data Quality Oversight Board），與各級數據治理角色建立匯報層級關系。

8、數據的生命周期管理
將各項數據治理與管理手段貫穿始終
- 企業管理數據資產，就是管理數據的生命周期。
- 數據先被創建戒獲得，然后存儲、維護和使用，最終被銷毀。
-有效的數據管理，數據的生命周期開始于數據獲取之前，企業先期制定數據規劃、定義數據規范，以期獲得實現數據采集、交付、存儲和控制所需的技術能力。
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9、常見數據治理工具的功能
–原則和政策管理
–業務規則和標準管理
–組織管理
–工作流（問題和審計）
–數據字典
–企業搜索
–文檔管理
–指標收集、整合和展示
–與工作流和其他方法論集成
–培訓和合作功能

10、大數據治理的要點
?大數據：4V；社交數據，機器數據等
?大數據對傳統數據治理框架帶來擴展
–政策/流程：應覆蓋大數據的獲取、處理、存儲、安全等環節
–數據管理與員制度：為大數據設置數據管理丏員
–數據集成：大數據與MDM的集成，需要統一元數據標準，對大數據做定義
–數據生命周期管理：數據存儲、保留、歸檔、處置；大數據保存時間與存儲空間平衡
–數據質量：大數據量大，因此應識別對業務有關鍵影響的數據元素，檢查和保證數據質量。
–元數據和數據定義：大數據需要與內容相關的元數據，需與傳統數據定義標準保持一致；術語字典應包含大數據的術語；需要為非結構化數據提供分類、語義支持；Hadoop、NoSQL數據庫的技術元數據需要納入元數據存儲庫管理
–隱私：應考慮社交數據的隱私保護需求，制定政策
–風險：大數據治理與內外部風險管控需求建立聯系