监管数据治理工作方案 第1篇
继续深入开展以案说法、以案学法”活动，并以此为载体，加大对五五普法规划的宣传力度，进一步巩固社区在过去十几年来的法制宣传成果。
（一）要完成和落实好普法教育和宣传资料的'征订任务，确保普法工作顺利实施。
（二）以学法制、讲权利、讲义务、讲责任为主题，重点开展以尊重法律权威、依法行使权利、履行责任义务为主要内容的公民意识教育和社会主义荣辱观教育，落实普法宣传教育进单位、进企业、进学校、进社区、进农村、进家庭活动。
1、充分利用有线广播电视的宣传功能，增加时间时段，扩大宣传内容，要有法律知识、典型案例、法在身边等内容。
2、要充分利用黑板报、橱窗、标语、横幅等简易实际，易行、易记的传统手段进行广泛动员宣传。
3、加强各级干部的法制教育。主要学习《公务员法》、《行政许可法》《物权法》等法律、法规。
4、加强青少年法制教育。重点宣传《义务教育法》、《预防未成年人犯罪法》和《治安处罚法》。青少年法制教育要具体结合教育部门的计划。
5、加强企业和外来人口的法制教育，重点是《交通法》、《安全生产法》、《安徽省外来人口管理条例》、《消防法》等内容。
6、完善以会代训制度，加强法制宣传骨干的培训工作。
7、积极开展与平安创建相关的各项法律法规和大政方针的宣传教育。
（三）通过大力宣传五五普法规划，进一步提高广大公民的法治观念和法制意识，促进全镇依法治理工作，把各类违法犯罪现象控制在最小程度，各种矛盾纠纷控制在最小范围，为社区的经济社会发展提供良好的法治环境。
监管数据治理工作方案 第2篇
数据治理是根据数据全生命周期、数据整体流向，将数据作为企业资产进行整体管控、人员绩效评判和风险管理工作的整套治理体系。保障企业数据及其应用过程中的合理运营、风险可控以及数据价值实现。将从企业组织架构、人员方案、规章制度、技术架构、人员绩效等多维度构建数据架构管理、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据生命周期管理等模型，全面梳理整体数据，促进企业的数字化建设，是一个长期、复杂的工程。
监管数据治理工作方案 第3篇
在很多企业中，数据被分散、孤立地存储在不同的系统和部门中，形成了数据壁垒。解决这个挑战需要建立统一的数据架构，实现数据的集中管理和共享。
数据质量问题是数据治理实施中常见的挑战。企业需要制定数据质量标准，建立数据清洗、验证和监测机制，以保证数据的准确性和完整性。
数据安全是数据治理中的关键问题，企业需要加强数据的加密、备份和监控，建立完善的数据安全策略，以应对潜在的数据安全风险。
监管数据治理工作方案 第4篇
1) 从战略角度来统筹和规划，对数据资产和系统进行清理，确定数据治理的范围；明确数据源的出处、使用和管理的流程及职责；
2) 明确数据治理的组织、功能、角色和职责；
3) 负责各工作组成员的培训工作；
4) 负责审查各工作小组的目标、原则，批准数据管理的相关制度、标准及流程；
5) 负责确定数据治理的工具、技术和平台；
6) 负责制定数据治理的评估指标、方法。
监管数据治理工作方案 第5篇
数据质量管理是数据治理的基础，它包括数据清洗、去重、整合、验证等一系列操作，旨在确保数据的准确性、完整性和一致性。
数据安全管理是保护数据免于被非法获取、篡改和破坏的关键措施。它包括访问控制、加密、备份以及灾备等方面的工作。
数据治理需要建立一套科学、完整的流程和政策，确保数据管理的规范性和可操作性。
企业需要组建专门的数据治理团队，负责制定数据治理策略、开展培训和监督、解决数据质量问题等。
监管数据治理工作方案 第6篇
执行阶段是根据既定的策略、流程、标准和计划来开展具体的数据治理任务，从正式启动数据治理项目开始，到发布数据治理策略，再到开展如数据采集、清洗、标注、标准化、质量管理、校验、监控等具体工作。在执行数据治理计划的过程中，技术工具是数据治理的重要支撑，例如：数据标注平台、元数据管理平台、主数据管理平台、数据质量管理工具、数据安全监测系统等，这些工具可以帮助实现数据的自动化管理，提高数据治理的效率。
监管数据治理工作方案 第7篇
（一）社区自治组织健全。成立创建“民主法治社区”领导机构，有社区主任具体负责，社区各包块干部具体落实。
（二）自治制度完善。《社区居民自治章程》或《社区居民公约》由社区居民委员会根据实际情况提出，经居民会议讨论通过符合宪法、法律、法规和国家的政策。建立健全社区居民代表会议制度和社区）居民委员会工作制度。
（三）民主选举规范有序。社区居民自治组织依法按期换届选举，遵循公开、公平、公正的原则，严格依照法定程序选举产生社区居民委员会主任、副主任和委员，无暴力、威胁、欺骗、贿 赂、伪造选票等破坏和干扰选举的行为。
（四）民主议事决策制度健全。凡涉及社区居民自治范围的重大问题，均由居民会议或居民代表大会讨论决定。社区居民代表大会每年至少召开按程序讨论决定社区重大事务。
（五）民主管理制度落实。社区居委会公章、财务账目、用人用工等管理制度明确、执行规范。社区居民委员会依法办事，居民当家作主的民主权利切实得到保障，无压制、破坏民主，侵犯民主权利的行为发生。
（六）民主监督机制运作良好。社区居委会干部依法接受群众监督，实行社区居委会向居民代表大会报告工作制度。社区居委会实行居务、财务公开，公开时间和场所确定，内容真是全面，包括社区重大事务、居民普遍关心事项等。居民会议设立社区事务监督小组，检查、督促社区居民会议决定情况；检查、监督社区事务公开及财务收支情况，协助有关部门开展居财审计工作；反映居民合理意见、建议和要求，并督促社区居民委员会及时办理。广大居民知情权、参与权、监督权得到落实，群众满意率达到95%以上，没有发生因社区事务不公开而引发的'群众上访案件。
（七）法制宣传教育扎实深入。经常探究社区法制教育的新方法，不断探索社区法制教育的新路子，建立健全社区普法网络，社区居民的学法、懂法、守法、用法的意识和法律素质不断提高，依法维护自身合法权益的意识和能力进一步增强，积极开展“法律进社区”活动。
监管数据治理工作方案 第8篇
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；未有效利用元数据管理。 5、建立数据治理监督和控制的专职组织。 上诉四点均可归结于数据存储、数据管理的分散，权责不明确，各个部门关注数据的角度不一致，缺少一个能从全局视角，纵观整体数据管理的组织，导致数据管理规程、标准建立困难，相应的数据监管措施无法得到落实，考核体系也无从建立，无法保障数据管理规章制度的有效执行。
数据治理核心是数据治理架构的主体，包括数据架构管理、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理、数据服务管理。以上管理基于数据治理管控机制，如制定规章制度、建立组织体系、明确组织职责和管控、IT技术和工具的实行。同时，整个数据治理整套体系需要高层的战略决策支持。
数据架构是企业架构的一部分，数据模型是数据架构的核心，企业数据架构整合整个企业的数据并标准化，是企业架构的一部分，一个企业的数据架构是一套规范和文档的集合。数据架构是用于定义数据，指导对数据资产的整合和控制、使数据投资与业务战略相匹配的一套整体构建规范，包括正式的数据命名、全面的数据定义、有效的数据结构、精确的数据完整性规则以及健全的数据文档。数据模型是定义业务实体以及运营和直到业务所需的那些事实。数据模型是一种分析和设计方法，包括概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型，是整个数据治理的重点。理想的数据模型应该具有非冗余、稳定、一致、易用性特点。一般情况下，概念数据建模和逻辑数据建模是需求分析活动，物理数据建模是设计工作。 概念数据模型是一系列针对于每一个主题域的概念数据模型图表。用来定义业务实体以及这些业务实体之间的关系，业务实体是主要组成部分，是企业熟悉并感兴趣的事物、人员、地点的概念和类别。业务实体的例子是实例，概念数据模型图一般不描述业务实体的数据属性，可能会包括实体之间多对多的业务关系，促进人们对业务的理解，有利于语义上的一致性。 逻辑数据模型是在概念模型之下，增加了更多细节来反映每个实体的关键数据属性，企业逻辑模型识别每个业务实体实例所需的数据，关键数据属性代表了通用的数据需求以及那些被广泛共享的数据属性的标准定义，关键的数据属性是指如果缺失则导致企业无法正常运作的属性。 物理数据模型是逻辑数据模型在数据库中的具体实现，是根据技术约束、应用方法、性能需求和建模标准等优化详细的数据需求和业务规则的实施工作。内容包括数据库内所有的表、视图、字段及其相关主键和外键的定义，以及系统内数据流向及系统间的数据交换关系。
元数据是描述数据的数据，按用途分为技术元数据、业务元数据和管理元数据。技术元数据（Technical Metadata）用于描述数据系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据；包括数据平台内对象和数据结构的定义、数据源到目的数据源的映射、数据转换的描述等；业务元数据（Business Metadata）用于描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据；包括业务术语、信息分类、指标、统计口径等；管理元数据（Management Metadata）用于描述数据系统中管理领域相关概念、关系、规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责、管理流程等信息。 目前绝大数元数据管理系统都是按照技术元数据、业务元数据、管理元数据来开发和设计的，尤其强调了血缘关系；数据仓库是天然的靠血缘关系支撑的系统，但是业务系统的血缘关系并没有那么明显，即使在数据仓库系统中，血缘关系并非想象的那样唾手可得，绝大多数元数据管理工具的血缘关系大多来自于表的主外键依赖关系和对存储过程的解析，对于ETL工具而言则来自ETL开发过程。单纯的元数据管理存在的价值还是极其有限的，必须把元数据管理和数据标准、数据质量、数据资产、数据安全、数据认责等管理结合在一起，并通过各种服务向外提供给业务系统，才能真正发挥元数据的价值。
数据标准是指研究、制定和推广应用统一的一套符合企业自身实际业务，包括数据的定义、数据分类、记录格式、操作、数据的应用多个方面的标准化体系，实现业务、技术、管理三方面的规范化。 数据治理对标准的需求可以划分为三类：基础类数据标准、指标类数据标准和专有类数据标准。基础类数据是指组织日常业务开展过程中所产生的具有共同业务特性的基础性数据。 基础数据可分为客户、资产、协议、地域、产品、交易、渠道、机构、财务、营销等主题。 指标类数据是指为满足组织内部管理需要及外部监管要求，在基础性数据基础上按一定统计、分析规则加工后的可定量化的数据。 专有类数据标准是指公司架构下子公司在业务经营及管理分析中所涉及的特有数据。 数据标准定义统一的数据标准，减少数据定义的二义性；各部门需要一个统一的数据接口，包括编码标准、数据内容格式上的统一；建立稳定的企业数据模型，统一所有数据，制定完整的数据地图，统一存储格式和压缩方式，提高数据存储效率和资源使用率。
数据质量管理是对数据从采集、存储、使用、维护、共享、过期全生命周期的各个阶段里可能会出现的问题，进行识别、监控、预警等管理活动。数据质量管理是一个将技术、业务和管理集合的解决方案。用有效的数据质量管理手段，降低甚至消除数据质量问题从而进一步提升企业数据变现的能力。数据质量管理包括对数据的绝对质量管理和过程质量管理。绝对质量即数据的准确性、完整性、一致性等数据本身的质量，过程质量是指数据应用、存储和传输的质量。 一般企业所遇到的数据质量问题如下： 1、数据真实性：数据必须反应客观的实体存在或者真实业务； 2、数据可靠性：分析和识别哪些数据不是准确的或者无效数据； 3、数据唯一性：用于识别和度量重复数据、冗余数据； 4、数据完整性：包括模型设计、数据条目、数据属性不完整一系列问题； 5、数据一致性：多源数据的数据模型、数据实体等不一致，相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内容冲突； 6、数据关联性：数据关联关系存在缺失或者错误会直接影响数据分析结果； 7、数据及时性：及时性是指数据能否在需要的时候迅速获取到数据，与企业的数据处理速度和效率直接关联，是业务处理和管理效率的关键指标。 数据质量管理的规划和实施包括： 1、建立数据质量管控体系、数据质量评估体系，定期对数据质量进行评估； 2、各部门系统落实数据质量检查规则，持续改进； 3、结合数据质量管理与业务稽核，发现数据质量更深层次的问题； 4、制定数据质量考核机制，加强业务人员对数据质量问题的认识。
主数据即企业各部门业务系统中最核心，最需要共享的数据。主数据管理需要将此类数据集中清洗和扩展，将其传输给组织范围内需要使用的操作性应用系统和分析性应用系统中。主数据管理需要遵循“六统一”原则 统一管理、统一标准、统一平台、统一建设、统一运营、统一应用。 主数据统一管理以确保方便、安全、快速、可靠地利用数据辅助决策和业务执行； 主数据统一标准属于数据标准之一，需结合企业信息数字化转型，对企业全业务领域的主数据进行体系化研究，由上而下开展主数据标准化工作； 主数据统一平台是以主数据全生命周期为定位，构建企业主数据代码管理体系、主数据库、标准规范等主数据信息的资源共享平台； 主数据统一建设需要对各类业务主数据制定分类标准，根据主数据收集、清洗、转换和编码过程，建立企业共用的主数据库； 主数据统一运营，建立企业范围内额主数据代码维护细则，对各部门生产的主数据进行统一审核、发布、维护等运营管理，保证主数据的一致性； 主数据统一应用是整个企业信息数字化的集中体现，主数据统一使各类业务数据抽取更加便捷，数据使用者能将各类主数据关联应用，提高企业整体业务数据价值。
数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、使用、更改和破坏。主要解决的是数据在存储、使用和传输交换过程中的安全问题。 数据安全管理流程可分为数据资产梳理与敏感数据识别、数据安全职责、数据分类分级、数据访问授权。 数据使用的安全性包括基础数据的存储、访问和权限管理；对系统中采集的敏感信息在下游分析系统和内部管理系统中需要进行加密处理，避免数据被非法访问；建立访问权限管理体系，包括单点登录问题及用户名、数据和应用的访问授权统一管理，可通过数字水印等技术实现企业级权限系统；为数据修改、使用等操作制定安全审计方法和责任追究制度，包括数据安全管理办法、系统开发规范、数据隐私管理办法、管理决策和分析系统审计管理办法等。
数据全生命周期包括数据创建、数据保护、数据访问、数据应用、数据归档、数据回收销毁。在数据的生命周期中，数据自身价值决定了数据全生命周期的长度，并且数据价值在不同阶段是不同的，具体可以用数据不同阶段的活跃度来反应数据价值。 数据创建：数据应该能够按照数据质量标准和企业业务发展的需要生产，新的数据量增长速度快，需要存储环境以利于及时的处理、管理和保护，需要稳定、可靠、高可扩展能力的存储设备，如云存储服务器、分布式文件存储系统。 数据保护：企业经济效益与业务数据息息相关，越来越多企业信息向数字化方向转变，对于企业重要数据而言，需要对此类数据进行保护，本地磁盘、云服务、远程复制、集群备份、数据加密，采用不同的数据保护措施和技术，以保证各类数据和信息得到及时的和有效的保护。 数据访问：数据在整个生命周期中的活跃点，企业数据集中管理的重要目的之一，企业信息化相关部门需要对数据进行分析处理，以挖掘出对于管理及业务开展有价值的信息。此时数据在经过抽取、转换、加载之后，数据价值提高。在这个过程中就需要关注数据提取操作是否可能对数据库造成破坏、提取出的数据在交付给分析处理人员的过程中其安全性是否会降低、数据分析处理的环境安全性等。 数据应用：数据活跃度至高点，此时的业务数据频繁使用在大屏展示、报表制作、业务分析中，数据价值达到最高，以驱动企业业务的发展，精准营销，决策辅助，所以数据传输过程中需要考虑保密性和完整性的问题，对不同种类的数据分别采取不同的措施防止数据泄漏或数据被篡改。 数据归档：维持一个数据备份和归档系统可以从多个方面支持企业的业务运作，可以防止这些记录被无意破坏，确保那些仍然对于一个组织具有一定作用的数据可以得到妥善的保存，让企业可以在原始信息因为某种原因被损坏或破坏时进行恢复。 数据回收销毁：这个阶段主要涉及数据的保密性。应明确数据销毁的流程，对没有保留或保存必要的数据进行销毁或回收，采用必要的工具，数据的销毁应该有完整的记录。对于需要送出外部修理的存储设备，送修之前必须对数据进行可靠的销毁。
数据整合归集最终目的就是要服务于各机构部门、人员等，能更准确更快更方便的服务是数据服务管理的目标。数据服务管理是指针对内部积累多年的数据，研究如何能够充分利用这些数据，分析行业业务流程，优化业务流程。 数据使用的方式通常包括对数据的深度加工和分析，包括通过各种报表、工具来分析运营层面的问题，还包括通过数据挖掘等工具对数据进行深度加工，从而更好的管理者服务。通过建立统一的数据服务平台来满足针对跨部门、跨系统的数据应用。通过统一的数据服务平台来统一数据源，变多源为单源，加快数据流转速度，提升数据服务的效率。
监管数据治理工作方案 第9篇
一是数据质量管控体系的建立，包括数据质量的评估体系，定期评估数据质量状况；
二是在部门各个应用系统中的落实，包括每个应用系统中的数据质量检查等；
三是在最开始建立数据质量管理系统的时候，借助数据治理平台上，通过建立数据质量管理的规则来集中化地建立数据质量管理系统，发现问题并持续改进；
四是数据质量管理与业务稽核的结合，通过业务规则的稽核来发现数据质量深层次的问题，将数据质量与业务一线结合起来，使业务人员对数据质量问题有更加清晰和明确的认识。
完善的数据质量管理是保障各项数据治理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。
主数据管理要做的就是从各部门的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据传送给组织范围内需要使用这些数据的操作型应用系统和分析型应用系统。
主数据管理的信息流应为：
1)某个业务系统触发对主数据的改动；
2)主数据管理系统将整合之后完整、准确的主数据传送给所有有关的应用系统
3)主数据管理系统为决策支持和数据仓库系统提供准确的数据源。
因此对于主数据管理要考虑运用主数据管理系统实现，主数据管理系统的建设，要从建设初期就考虑整体的平台框架和技术实现。
由于组织的重要且敏感信息大部分集中在应用系统中，数据安全更是至关重要。如何保障数据不被泄露和非法访问，是非常关键的问题。数据安全管理主要解决的就是数据在保存、使用和交换过程中的安全问题。
监管数据治理工作方案 第10篇
1、充分利用板报专刊、法制橱窗、法制图片、固定标语、法制灯谜等形式，交叉开展法制知识竞赛、法制文艺演出、法律咨询等法制宣传教育活动，使广大群众和广大青少年等普法对象，在浓厚的法制氛围中受到更加有效、更加深入的法制教育。
2、充分利用宣传栏、活动室、电教室、市民学校进行法律法规宣传，结合中心工作，及时宣传党的方针、政策、法律法规、时事新闻、科学技术、计划生育、健康教育、环境保护、综合治理、社区建设，宣传先进人物的典型事迹。
3、充分利用元旦、春节、妇女节、青年节、儿童节、建党纪念日、建军节、国庆、重阳节等重大节日采取多种多样的宣传方式，扩大宣传范围，
4、组织法律、科技、文化、卫生等部门，开展“四进社区”和“四进村居”活动，宣传相关法律，并为社区的依法治理提供服务，解决群众涉法问题，化解矛盾纠纷，维护社区、村居稳定。
监管数据治理工作方案 第11篇
一是数据使用的安全性，包括基础数据的保存、访问和权限管理；
二是数据隐私问题，系统中采集的敏感信息在下游分析系统和内部管理系统中，是否要进行加密，以避免数据被非法访问；
三是访问权限统一管理，包括单点登录问题及用户名、数据和应用的访问授权统一管理；
四是数据安全审计，为数据修改、使用等环节设置审计方法，事后进行审计和责任追究；
五是制度及流程建立，逐步建立数据安全性的管理办法、系统开发规范、数据隐私管理办法及相应的应用系统规范、在管理决策和分析类系统中的审计管理办法等；
六是应用系统权限的访问控制，建立集团级权限管理系统，增加数字水印等技术在应用系统中的使用。
数据生命周期管理一般包括数据生成及传输、数据存储、数据处理及应用、数据销毁四个方面。
（1）数据生成及传输
数据应该能够按照数据质量标准和发展需要产生，应采取措施保证数据的准确性和完整性，业务系统上线前应该进行必要的安全测试，以保证上述措施的有效性。对于手工流程中产生的数据在相关制度中明确要求，并通过事中复核、事后检查等手段保证其准确性和完整性。数据传输过程中需要考虑保密性和完整性的问题，对不同种类的数据分别采取不同的措施防止数据泄漏或数据被篡改。
（2）数据存储
这个阶段除了关注保密性、完整性之外，更要关心数据的可用性，对于大部分数据应采取分级存储的方式，不仅存储在本地磁盘上，还应该在磁带上，甚至远程复制到磁盘阵列中，或者采用光盘库进行存储。对于存储备份的数据要定期进行测试，确保其可访问其数据完整。数据的备份恢复策略应该由数据的责任部门或责任人负责制定，信息化管理部门可以给予相应的支持。同时还需要注意因为部门需要或故障处理的需要，可能对数据进行修改，必须在数据管理办法中明确数据修改的申请审批流程，审慎对待后台数据修改。
（3）数据处理和应用
信息化相关部门需要对数据进行分析处理，以挖掘出对于管理及业务开展有价值的信息，为保证过程中数据的安全性，一般应采用联机处理，系统只输出分析处理的结果。但是实际中，因为相关数据分析系统建设不到位，需要从数据库中提取数据后再对数据进行必要的分析处理，在这个过程中就需要关注数据提取操作是否可能对数据库造成破坏、提取出的数据在交付给分析处理人员的过程中其安全性是否会降低、数据分析处理的环境安全性等。
（4）数据销毁
这个阶段主要涉及数据的保密性。应明确数据销毁的流程，采用必要的工具，数据的销毁应该有完整的记录。尤其是对于需要送出外部修理的存储设备，送修之前应该对数据进行可靠的销毁。
数据整合归集最终目的就是要服务于各机构部门、人员等，能更准确更快更方便的服务是数据服务管理的目标。
数据服务管理是指针对内部积累多年的数据，研究如何能够充分利用这些数据，分析行业业务流程优化业务流程。数据使用的方式通常包括对数据的深度加工和分析，包括通过各种报表、工具来分析运营层面的问题，还包括通过数据挖掘等工具对数据进行深度加工，从而更好的管理者服务。通过建立统一的数据服务平台来满足针对跨部门、跨系统的数据应用。通过统一的数据服务平台来统一数据源，变多源为单源，加快数据流转速度，提升数据服务的效率。
数据治理平台/工具是支撑公司数据治理体系和制度办法在流程上的执行落地，以最大限度地实现公司数据治理工作的自动化，提升数据治理能力和数据服务水平。
目前市场上关于数据治理平台存在不同的成熟产品，但在功能实现上大致相同，具体可参加下图了解。
数据治理平台总体架构
元数据管理功能架构
数据质量管理功能架构
数据标准管理功能架构
技术规范是保障数据治理平台可持续管理的基础，随着数据量的增长、技术水平的发展，为更好、可持续的实现数据资产的管理、应用，需建立明确的技术规范。结合数据治理相关管控制度和流程，构建组织的数据技术规范，包括：数据应用研发规范、数据架构规范、门户数据整合规范、数据存储规范等。
在数据治理体系建设和完善的基础上，调研分析数据治理产品和工具，结合组织实际应用需求，形成相关的数据治理产品选型标准和建议。
结合组织数据治理现状、数据治理体系建设、数据治理未来愿景、组织团队建设以及信息系统建设等，构建具有针对性的数据治理管控宣介方案，形成数据治理的全员意识，为组织数据治理的成功实施提供保障。
数据治理是一项长期的复杂工程，其涉及面之广且深。为了更好地落实数据治理工作的开展，组织数据治理工作需要根据其当前的现状和水平分阶段的逐步开展，因此，有必要制定组织未来三年的数据治理实施路线图，明确数据治理实施路径，形成相关指引，为其IT战略和数据战略以及公司发展战略规划提供支撑。
规划方法可参考如下：
1) 结合组织数据成熟度评估现状、战略愿景、治理目标，考虑未来三年数据治理推进的重点工作；
2) 结合组织未来三年数据治理推进的重点工作，从IT投资、人力支持、重要程度和技术难度等维度开展数据治理实施的优先级分析，明确相关重点推进工作。
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监管数据治理工作方案 第12篇
1) 保证数据的质量、正确、完整、一致、审计及安全性；
2) 定义引证/参考数据；
3) 为组织机构数据实体给出正确业务定义；
4) 为组织机构解决混淆和有争论的数据定义。
数据治理章程类似于企业的公司条例，该章程用以明确数据治理相关战略规划、合规管理和控制、标准和规范，如《数据治理工作管理办法》，加强组织数据治理管理能力，满足组织数据治理的要求，统一数据标准，提高数据质量，深化数据应用，支撑业务发展，提升管理水平及合规监管要求。
具体可参见附件A 数据治理管理办法。
数据治理管控办法是基于规章制度与工具的结合，可落地的操作的办法，用以完善数据管控相关的规章制度起草、审核、落实、监督的部门和管控机制，明确各数据管理活动的人员角色和职责、管理内容和相关流程，一般组织会设置《数据标准管控办法》、《数据质量管控办法》、《数据质量评估办法》、《元数据管控办法》等。
具体可参见附件B 数据质量评估办法
考核是保障制度落实的根本，建立明确的考核制度，实际操作中可根据组织情况，建立数据治理管控相关的考核指标、制度和办法，不断优化相关机制。一般组织都会针对数据标准管理、数据质量管理、元数据管理等核心治理域设置相关的考核机制与指标，并与个人绩效相关联。
对于数据质量的考核，可参见下图：
数据管控流程是基于数据治理各核心领域的工作目标，在数据治理组织下，明确各参与方的工作步骤、工作任务以及流转方向。数据治理流程的设立是数据治理核心领域内容得以贯彻执行的基础，通过将数据治理任务进行分解，最大程度提高数据治理的执行效率，降低管理成本。
数据治理管控流程包括流程目标、流程任务、流程分级，根据数据治理的内容，建立相应流程，且遵循组织数据治理的规则制度。实际操作中可结合所使用的数据治理工具，与数据治理工具供应商进行协商，建立符合组织的流程管理。
数据管控流程的设计应从组织实际出发，充分考虑组织的业务特点、管控模式以及数据管控的应急响应，同时将数据管控流程固化在相应的管理工具或平台，实现各数据管理流程的自动化、可视化和实时监控。
具体可参见附件C数据质量管控流程
数据模型是数据构架中重要一部分，包括概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型，是数据治理的关键、重点。理想的数据模型应该具有非冗余、稳定、一致、易用等特征。逻辑数据模型能涵盖整个组织的业务范围，以一种清晰的表达方式记录跟踪组织的重要数据元素及其变动，并利用它们之间各种可能的限制条件和关系来表达重要的业务规则。数据模型必须在设计过程中保持统一的业务定义。为了满足将来不同的应用分析需要，逻辑数据模型的设计应该能够支持最小粒度的详细数据的存储，以支持各种可能的分析查询。同时保障逻辑数据模型能够最大程度上减少冗余，并保障结构具有足够的灵活性和扩展性。物理数据模型是逻辑数据模型在数据库中的具体实现，是数据库系统中实际数据的定义或主机文件系统中的文件结构定义，内容包括数据库内所有的表、视图、字段及其相关主键和外键的定义，以及系统内数据流向及系统间的数据交换关系。
元数据是关于数据的数据，描述了数据定义和属性。主要包括业务元数据、技术元数据和管理元数据。元数据管理的目的是厘清元数据之间的关系与脉络，规范元数据设计、实现和运维的全生命周期过程。有效的元数据管理为技术与业务之间搭建了桥梁，为系统建设、运维、业务操作、管理分析和数据管控等工作的开展提供重要指导。元数据管理的内容主要包括元数据获取、元数据存储、元数据维护（变更维护、版本维护）、元数据分析（血缘分析、影响分析、实体差异分析、实体关联分析、指标一致性分析、数据地图展示）、元数据质量管理与考核等内容。
数据标准是组织建立的一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。数据治理对标准的需求可以划分为三类，即基础类数据标准、指标类数据标准和专有类数据标准。基础类数据是指组织日常业务开展过程中所产生的具有共同业务特性的基础性数据。基础数据可分为客户、资产、协议、地域、产品、交易、渠道、机构、财务、营销等主题。指标类数据是指为满足组织内部管理需要及外部监管要求，在基础性数据基础上按一定统计、分析规则加工后的可定量化的数据。专有类数据标准是指公司架构下子公司在业务经营及管理分析中所涉及的特有数据。
数据质量不高将影响数据应用程度。数据质量管理包含对数据的绝对质量管理、过程质量管理。绝对质量即数据的准确性、完整性、一致性等是数据本身应具有的属性。过程质量即使用质量、存储质量和传输质量。
监管数据治理工作方案 第13篇
数据治理通常是指根据企业的数据治理政策，通过组织人员、流程和技术的相互协作，对数据进行规范管理。数据治理工作包含7个目标，这些目标共同构成了开展数据治理工作的基本框架。一是明确数据治理职责，建立可持续的数据治理组织架构，确保管理层级分明、职责分工清晰。二是定义持续开展数据治理所需的业务过程与规则，规范数据治理的方法和步骤，细化操作流程和工作要求，确保工作顺畅开展。三是开发共同的标准化的数据定义，避免不同数据使用方对同一数据要素产生不同理解，降低沟通成本，提高数据共享效率。四是定义企业级元数据，通过描述、解释、定位数据，以便于检索、使用或管理数据，有利于数据溯源和提升系统开发与管理效率。五是定义企业级数据模型，通过描述数据间关系，完善数据维度，组合数据资产，挖掘数据价值，发挥数据资产对经营管理的指引作用。六是识别并消除数据质量问题，对可能发生的各类数据质量问题进行识别、监控、预警和改进。七是满足监管合规要求，遵循监管相关政策和制度，健全数据治理体系，增强数据管理能力。上述7个目标的最终目的在于发掘数据价值，以促进企业经营管理效率的提升。而数据治理工作的基础保障在于组织机构和业务过程与规则的搭建，也就是数据治理体系建设。可以说，数据治理体系作用的发挥贯穿7个目标实现的全过程（见图1）。
监管数据治理是银行机构数据治理过程中的重要抓手。作为全行数据治理工作的一个子领域，监管数据治理工作以监管数据治理体系为基础和指导原则。监管数据治理体系是指银行机构为加强监管数据治理、提升监管数据质量、发挥监管数据价值所构建的一套监管数据治理工作保障机制。该体系覆盖组织架构、制度建设、系统保障与数据标准、数据报送存储与共享应用、数据质量控制五类要素。这五类要素相互作用，推进监管数据治理工作自上而下、协调有序开展。其中，合理的组织架构是治理体系有效运转的先决条件，旨在实现上层决策与基层执行的有效贯通；完善的制度机制是治理要求真正落地的根本保证，以实现流程和权责的明晰为主要特征；系统落标是数据治理的重要路径，是源头治理、高效治理的决定一环；数据报送与应用是数据治理的主要目的，以在监管和经营管理中数据价值的发挥为衡量；数据质量控制是监管数据治理能力根本提升的体现，主要内容包括数据质量问题的发现和修复。此外，监管数据治理体系建设受到内外部4项因素的影响。外部因素包括监管机构治理要求和金融同业竞争驱动，内部因素包括数据部门持续推进和相关部门积极参与。银行机构需充分权衡并融合内外部各项因素，以构建一个健全的监管数据治理体系（见图2）。
银行机构监管数据治理体系建设的经验做法
当前，银行机构持续推动数据治理能力建设，监管数据治理体系也得到进一步完善。总结经验做法，主要包括以下几个方面。
（一）以监管要求为指导，搭建治理体系框架
近年来的监管发文，已经全面描绘出监管数据治理体系搭建的路线图，为银行机构开展数据治理体系建设提供了根本遵循。银行机构可以监管要求为索引，参考同业经验，循序渐进推进监管数据治理体系建设工作。一是加强顶层设计。制定明确的监管数据治理中长期策略和目标，对数据的定义、收集、存储、分析和应用进行全面规划。二是明确职责分工。以数据认责为基础，建立数据质量管控机制，明确归口管理部门和相关业务部门，以及总行和分行的职责分工，在不同条线、不同层级树立监管数据治理工作“一盘棋”思想。三是理顺工作流程。建立多部门、多层次相互衔接的治理运行体制，改变不同监管数据报送条线“各自为政”的管理现状。促进跨条线间的沟通协作，避免多头治理、重复治理。四是完善制度机制。建立健全监管数据管理制度，包括顶层的监管统计管理制度，以及具体的报送实施细则和考核评价原则等。同时，在行内经营管理制度中同步体现监管数据治理的相关要求。五是推动系统建设。兼顾监管数据治理要求和银行业务实际，从数据采集存储和加工使用全流程，建立以数据联通为主要目标的“网格化”系统生态。规范建立行内监管数据标准，对监管所需的数据项进行全覆盖，并在源业务系统推动落标。通过系统监测和管控，实现血缘追踪，加强源头管理。
（二）定期开展内部自查，推动制度有效落地
银行机构可综合考虑自身监管数据治理工作所处阶段，定期对行内监管数据治理体系和数据质量进行自查评估。通过全面或专项“体检”查漏补缺，推动问题整改落地。一方面，由监管数据治理牵头部门统筹协调相关部门和分支机构，结合行内业务实际，开展监管数据质量自查工作。同时，将检查结果与公司年度考核相挂钩，建立有效的监督机制和明确的激励约束规则，赋予数据治理牵头部门考核权。另一方面，不断完善内部审计机制、数据质量控制流程和数据质量监控系统，对数据进行实时监测和分析。建立问题闭环管理机制和系统性纠治措施，确保数据准确性和完整性，提升基础数据质量。此外，监管数据的价值在于应用。银行机构应认真落实监管部门“报用结合”“以用促治”的工作要求，积极探索在风险管控、内审合规、业务创新等方面的监管数据应用场景，推动数据治理工作由成本中心向价值中心转变。同时，银行机构通过挖掘数据价值反哺业务发展，可以激发相关部门参与监管数据治理工作的主动性，形成有效合力，从而推动监管数据治理工作迈上新台阶。