本方案从数据源整合、架构设计、数据清洗、安全保障、功能开发、性能优化、治理执行与监控以及绩效考核等方面，全面规划了企业数据治理的建设内容。通过实施本方案，企业可构建高效、安全、可靠的数据治理体系，为业务决策和发展提供有力支持。同时，需要持续关注数据治理的最新发展和最佳实践，不断优化和完善数据治理方案，以适应不断变化的市场环境和业务需求。

更多参考公众号：优享智库

总体架构

1. 设计分层架构，包括数据源层、数据仓库层、数据应用层等。

2. 确定数据仓库的存储策略，包括物理存储和逻辑存储。

3. 选用合适的数据仓库技术栈，如关系型数据库、大数据处理等。

具备全域海量数据后，在公司管理、运营、服务、营销等领域数据可以创造哪些价值？国内外其他运营商或其他行业公司的经验。

1.DWA层为数据集市稳定的基础支撑层

2.数据集市包括中细粒度数据立方体、高粒度数据立方体，可在不同形式的应用之间共享，关注立方体的复用性

3.通过数据集市+平台，从“应用+应用”模式转向“平台+应用”模式，为系统的可持续性发展夯实基础

1. 识别并梳理企业内外部数据源，包括业务系统、数据库、文件等。

2. 制定数据源接入标准和规范，确保数据的一致性和准确性。

3. 建立数据采集和传输机制，实现数据的自动同步和更新。

数据质量管理理论方法、对联通数据仓库数据质量问题的认识、数据质量提升计划建议、组织流程要求等。

1. 制定数据清洗规则，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。

2. 建立数据标准化体系，统一数据格式、命名规范和数据字典。

3. 实现数据质量监控和告警机制，确保数据质量持续提升。

图片来源网络公开渠道，由于未能获取最终出处，旨在交流学习，如有侵权联系速删。