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BT44109-2024信息技术大数据数据治理实施指南提升数据质量，释放数据价值。规范大数据治理实践，保障数据安全。助力企业数字化转型。作者：
数据治理的背景与意义数据驱动决策企业依赖数据制定战略决策数据爆炸式增长信息量呈指数级增加合规要求增强数据保护法规日益严格
指南的目的与范围提供实践指导帮助组织建立有效数据治理机制广泛适用性适合各类型组织机构实施全生命周期覆盖数据从产生到销毁的全过程
数据治理的核心原则：完整性数据采集确保数据源完整无缺数据存储防止数据丢失和损坏数据处理维护数据加工过程完整性数据传输确保数据传输无损
数据治理的核心原则：准确性数据真实可靠数据应与现实世界保持一致，反映真实情况。需建立验证机制确保数据来源可信赖。质量评估监控实施持续的数据质量评估流程，建立监控系统追踪数据质量变化。错误偏差减少通过数据校验、清洗和修正流程，识别并纠正数据中的错误和偏差。
数据治理的核心原则：一致性系统间一致确保同一数据在不同系统中表现一致标准统一制定全组织通用的数据标准和规范避免歧义消除数据冲突，保证解释明确
数据治理的核心原则：及时性24/7持续可用保障数据随时可被访问99.9%同步率高效的数据更新与同步机制1s响应时间满足实时数据处理需求
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数据治理的核心原则：安全性非法访问防护实施多层身份验证，建立访问控制清单，防止未授权访问数据加密脱敏采用强加密算法保护敏感数据，实施数据脱敏技术降低风险安全防护体系构建纵深防御体系，包括网络、应用和数据层面的全方位保护
数据治理的核心原则：合规性法律法规遵循遵守国家相关法律法规隐私保护严格保护个人隐私数据合规审计定期开展合规审计
数据治理的实施步骤：规划明确目标范围确定数据治理的具体目标和覆盖范围制定治理战略开发长期数据治理战略规划确定组织架构建立数据治理相关角色与职责
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数据治理的实施步骤：设计数据治理框架设计设计适合组织的数据治理整体框架，包括政策、流程和技术架构。确保框架与组织目标和文化相符。数据标准规范定义制定统一的数据定义、分类、命名和格式标准。建立元数据管理规范，确保数据一致性。质量评估体系建立确定数据质量的关键指标，设计质量评估方法和工具。建立质量报告机制，促进持续改进。
数据治理的实施步骤：实施部署工具技术实施数据治理所需的软件工具和技术平台。为各类用户提供培训，确保技术的有效应用。数据清洗转换执行数据清洗、转换和标准化工作。消除重复数据，修正错误，提升数据质量。质量监控启动建立持续的数据质量监控机制。实时捕获数据问题，确保质量达标。
数据治理的实施步骤：监控数据完整性数据准确性响应时间(ms)监控关键数据质量指标变化趋势，定期评估数据治理效果。及时发现问题，采取纠正措施，确保数据治理目标达成。
数据治理的实施步骤：优化分析监控结果深入分析数据质量监控结果，找出根本问题所在调整治理策略根据分析结果优化数据治理策略和实施方法持续质量改进实施持续改进机制，不断提升数据质量水平价值最大化提高数据可用性和价值，支持业务决策和创新
数据标准制定：统一数据定义数据元素标准定义数据类型备注客户ID唯一标识客户的编码字符串不可重复交易金额单次交易的实际金额数值保留两位小数交易时间交易发生的确切时间日期时间精确到秒
数据质量管理：建立评估体系1确立质量指标定义完整性、准确性、一致性、及时性等关键指标2选择评估方法采用抽样检验、规则校验等方法进行评估3实施定期评估按计划执行质量评估，记录评估结果4发布质量报告编制并发布数据质量报告，推动质量改进
数据安全保护：加密与脱敏数据加密使用高强度加密算法保护数据传输和存储安全。加密敏感字段，防止未授权访问。数据脱敏对敏感信息进行遮盖、替换或随机化处理。在非生产环境使用脱敏数据进行开发测试。访问控制实施最小权限原则，严格控制数据访问权限。建立完善的审计日志，记录所有访问活动。
元数据管理：建立元数据目录元数据收集收集描述数据的各类信息元数据分类按业务、技术等维度分类元数据索引建立检索机制便于查找元数据更新保持元数据的及时更新
数据生命周期管理：全流程管控数据采集确保数据来源可靠数据存储安全可靠的存储策略数据处理规范化的处理流程数据传输加密安全的传输机制数据使用合规授权的使用方式数据销毁不可恢复的销毁方法
数据集成与共享：打破数据孤岛数据集成通过ETL工具整合不同来源的数据，消除信息孤岛数据共享建立安全的数据共享机制，授权用户访问所需数据提升效率提
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