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数据治理的方法和目标
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数据治理的三个时期
数据治理准备期:目前要梳理好各业务线内的数据，明确绣花功夫有哪些数据。
数据治理整合期:业务先照常，但各条线的数据要整理整合，以后才能为所有业务提供统一的服务。
数据治理整合期：数据治理应结合业务整合再造，形成业务数据整合的合作模式。
数据治理的目标
就数据本身而言，新形势下对数据的治理要求是建立科学开放的数据资源体系。从数据资产管理、业务决策支持、持续运营改进三个方面进行拆解，可分为以下五个层次：
从分割到整合：打通各部门原有的业务数据。
从分散到整合：原来的规划是各部门各自规划，一套规划只关心自己规划中的数据内容，未来的空间规划是自上而下，层层传递，所以数据也需要整合。
从冲突到协调：即识别原有多套规划之间的冲突，协调原有各类规划的规划目标导向和控制导向。
从断裂到连续：即连接空间规划的整体业务线，建立业务数据的空间关联，提供精确的管理支持。
从固化到激活：未来的数据是一个统一的数据系统，需要持续运行。它还可以独立于业务存在，以服务的形式运行和共享数据。
对于业务场景应用，数据治理可分为两个层次
一是以国土空间规划编制支持为近期首要目标的空间规划数据治理。建立空间规划数据和自然资源确认登记数据的空间规划数据底板，完善土地空间规划数据资源体系，快速提取规划编制指标信息，为相关业务的处理提供专项决策支持。
二是建立面向未来的全球空间规划体系，支持以空间使用控制、监控、评估和预警为系统综合目标的自然资源数据治理，通过分析业务流程各环节对数据的需求，建立系统、可持续的动态数据支持体系和配套机制。
数据治理的四个阶段
第一阶段：梳理企业信息，构建企业数据资产库。首先要了解企业的数据模型和关系，形成企业资产的业务视图和技术视图。
第二阶段：建立管理流程，实施数据标准，提高数据质量。从企业角度梳理质量问题，抓好标准落地。
第三阶段：直接为用户提供价值。这一阶段依赖于前两个阶段的建设，为用户获取数据提供了便捷的途径。
第四阶段：为企业提供数据价值。通过各种手段分析各种来源的数据，形成企业知识地图，反映数据的深层价值。
Smartbi通过这四个阶段的建设，建立了以用户为中心的全企业数据质量控制平台，通过用户使用数据，优化数据质量，不仅实现了数据治理的目标，而且最大限度地发挥了数据的价值。
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