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数据治理的基本过程
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数据治理的基本过程（一）制定战略
战略是为了实现企业数据治理目标而制定的高层次、全方位的长期行动计划。由于每个企业的业务战略不同，其数据治理战略也会不同，所以，不同企业的数据治理战略都是不同的，不可复制的，必须因地制宜，量体裁衣。
数据治理战略的制定需要重点考虑两个方面，一是充分理解企业的战略需求，二是深入识别企业的业务问题。企业的数据治理战略必须与企业的发展战略相契合，并纳入到企业的总体发展战略的框架之中。
数据治理的基本过程（二）建立组织
数据治理永远在路上，需要依据数据治理战略的要求，制定数据治理的远期和近期目标，建立组织架构科学(例如，数据治理委员会、数据治理工作组、数据管理员/IT技术人员三层架构)、人员分工明确(包括岗位、角色、人员和职责等)的数据治理团队以保障企业数据治理战略的实现。
制定统一的数据标准和规范，开发共用的、标准的数据集成原则，定义企业级的数据逻辑模型，为实现企业的数据集成、数据共享、业务协同和数据交换做好数据保障。制定科学的度量指标对数据的质量、治理活动的质量进行度量和跟踪，保障数据治理战略的实现。
数据治理的基本过程（三）执行活动
为做好数据治理工作，首先需要根据治理目标的不同制定任务分解计划、时间执行计划、资源调度计划、沟通协调计划、成本控制计划、质量保障计划、安全审计计划和风险防范计划等治理活动执行的计划。
数据治理的计划制定完成之后，需要按照计划开展数据治理活动，按照要求完成计划中的每一项任务。执行数据治理活动就是执行各个功能域的治理活动。各个功能域的目标、原则必须与大数据治理的总体目标、原则一致。功能域的活动就是完成数据治理的每一项任务。
数据治理的基本过程（四）监控反馈
数据治理活动执行之后会输出治理成果，该成果可能是一个中间结果，也可能是一个里程碑成果，甚至可能是正式提交的成果。无论何种类型的成果，都需要对其进行科学的评估，评估的原则主要包括:成果是否满足任务计划要求，比如:安全要求、质量要求等等;成果是否符合数据治理需求的预期；治理成果是否被利益相关者所认可和接受。
治理成果经过评估之后，可能会发现一些需要改进的地方，例如成果与需求预期的差异，治理成果存在质量方面的欠缺等等。这些需要改进的地方需要重新列入计划，继续投入相关的资源进行完善和治理。治理过程不是一次性的工作，是不断的迭代进行的，所以需要遵循PDCA循环。
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