数据治理建设管理方案（参考）

5、数据运行可视化：合理使用TL工具、自研产品，与数据治理平台相结合，任务调度和作业流程可视化：6、数据应用自助化：建设企业综合服务平台，通过服务权限和数据权限控制实现数据便捷服务和应用。需求分析多数企业已经意识到数据资产管理的重要，但是对数据治理整个流程管控依旧存在不足，不仅限制组织数据质量的进一步提高，同时也限制了数据的价值实现。对于数据质量的需求主要分为：1、数据标准和数据模型规范统一。企业各组织机构均有一套独立的信息系统，各部门在各自的业务范畴内生产、使用和管理数据，使数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规范、数据来源和数据标准，导致数据格式、内容、含义上的不统一、不规范、冗余、无法在各部门共享。2、需要规范统一的主数据。组织机构核心系统的数据信息并不是存储在一个独立的系统中，或者说不是一个统一的业务管理流程在维护，缺乏主数据管理，导致整个业务范围内的主数据无法保证一致、完整，影响数据准确性。3、数据质量企业化管控。目前大部分的数据质量管理均由企业个部门分头进行，每个部门对数据质量的评估机制不一致，缺乏清晰的跨部门、跨机构的数据质量管控标准与规范，数据质量分析随机性强，存在业务需求不清的情况，影响数据质量；部门存在数据质量管理人员不足、知识与经验不够、监管方式不全面等问题：缺乏完善的数据质量管控流程和系统支撑能力。4、基于数据全生命周期的治理。大型企业或者政务单位，数据的产生、使用、维护、备份到过期销毁的数据生命周期管理规范和流程还不完善，对于数据何时过期以及是否有效无法准确识别，并且在多数企业非结构化数据未纳入数据生命周期的管理范畴：未有效利用