数据治理体系、数据管控体系框架以及数据管控组织体系建设方案是确保企业数据质量、可靠性和安全性的重要保障。通过构建完善的数据治理体系、搭建科学的数据管控体系框架以及制定切实可行的数据管控组织体系建设方案，企业可以更好地管理和利用数据资源，提升业务效率和竞争力。

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一、数据治理体系

以企业业务架构和应用架构为输入，规划设计企业数据架构，主要内容包括数据主题域和主题划分，数据实体识别和企业级数据模型设计，数据流向梳理和数据分布地图绘制。

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数据治理体系是指通过一系列政策、流程和工具，对企业的数据进行全面、系统的管理。其主要目的是确保数据的准确性、完整性、可靠性和安全性，以满足企业的业务需求。数据治理体系包括以下几个方面：

1. 数据标准与规范：制定统一的数据标准、命名规范、数据格式等，确保数据的准确性和一致性。

2. 数据质量与监控：建立数据质量评估体系，对数据进行定期检查和清洗，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据安全与隐私：制定数据安全政策和隐私保护规范，确保数据的保密性、完整性和可用性。

4. 数据共享与利用：建立数据共享机制，促进数据的跨部门、跨业务线利用，提高数据价值。

二、数据管控体系框架及数据管控平台

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2.1、企业战略

Ø企业战略决定了企业架构，企业架构是从全局的角度审视与信息化相关的业务、数据、技术和应用间的相互作用关系。

Ø企业架构由业务架构、数据架构、应用架构和技术架构共同组成。

2.2、企业机制：组织架构

Ø为实现全行数据管控配套的组织架构，岗位职责和人员技能要求

Ø与组织架构配套的工作流程，包括管理办法、工作模板。

Ø管理制度是为有效做到数据管控配套的绩效考核方法。

2.3、数据管控领域

Ø数据管控领域分类方法很多，标准、质量是公认需要重点关注的。

Ø数据架构、元数据、数据安全都是偏技术方面的管理。

Ø数据标准是偏业务方面，数据质量是介于业务和科技之间的。

2.4、数据管控实现路径

Ø数据标准需要在源系统、数据基础平台、应用集市落地。

Ø数据质量管理是贯穿源系统、数据基础平台和应用集市的。

Ø数据基础平台可以作为基础数据质量核检的集中地。

Ø元数据管理系统保存所有系统的数据结构。

Ø数据标准管理系统除发布标准外，还保存标准和系统的映射。

Ø数据质量管理平台部署数据核检规则和展示质量平衡记分卡。

2.5、数据管控体系框架包括层次内容

1. 组织结构与职责：明确数据治理的组织架构和职责分工，确保各部门协同合作，共同推进数据治理工作。

2. 制度与流程：建立数据管理的制度和流程，包括数据的采集、存储、处理、分析和利用等各个环节，确保数据的合规性和高效性。

3. 技术平台与工具：选用成熟稳定的数据管理平台和技术工具，实现对数据的集中管理、统一调度和监控。

三、数据管控组织体系建设方案

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整体负责数据管理工作的开展、政策的推广和执行，并作为数据管理问题的最终决策组织解决争议，监控和监督数据管理工作的绩效，并确保数据治理工作预算支持。

根据数据管理领导组的战略目标，建立数据管理流程，阶段目标、计划，制定和维护数据管理方法、总则、工具、框架，对跨部门和领域的数据问题和争议进行解决和决策。

根据计划完成数据标准管理、数据架构管理、数据安全管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据仓库管理、数据服务管理等活动。

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数据管控组织体系建设方案是实施数据治理的具体行动计划。

1. 成立数据治理委员会：由企业高层领导担任委员，负责监督和指导数据治理工作的开展。

2. 建立数据治理办公室：负责数据治理的日常工作，包括制定数据标准、监控数据质量、管理数据安全等。

3. 设立数据管理员：各部门设立数据管理员，负责本部门的数据管理工作，包括数据的采集、整理、分析和利用等。

4. 开展培训与推广：组织数据治理相关的培训活动，提高员工的数据意识和技能水平，推动数据治理文化的形成。

四、数据管控领域

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4.1、数据架构管理

数据架构管理是一个涉及定义和维护数据规范的过程，旨在确保数据在整个企业中的一致性、可靠性和高效性。

定义数据需求：数据架构管理首先要明确数据需求，包括业务需求、战略需求和技术需求等。这有助于确保数据架构能够满足企业的整体目标和战略。整合数据资产：数据架构管理需要整合整个企业的数据资产，包括各个部门和系统的数据。通过整合数据，可以消除数据冗余和不一致性，提高数据的准确性和可靠性。制定数据标准：为了确保数据的一致性和可理解性，数据架构管理需要制定统一的数据标准，包括数据命名、数据定义、数据结构等。这有助于确保不同部门和系统之间的数据能够相互理解和交换。确保数据安全性：数据架构管理还需要关注数据的安全性，包括数据的保密性、完整性和可用性。通过制定适当的安全策略和措施，可以确保数据不被未经授权的访问、篡改或破坏。支持数据治理：数据架构管理是数据治理的重要组成部分，它支持数据治理的实施和推进。通过数据架构管理，可以确保数据治理的规范和标准得到贯彻执行，提高数据治理的效果和水平。

•数据架构是指从遵从业务架构，支持应用架构的层面出发，着力于银行的数据资源，定义数据的分布、存储、移动和检索。

•数据架构管理包括主数据分布管理、数据存储架构管理、数据交换方式管理、数据模型策略管理、数据应用模式管理及相关的流程、制度和规范。

4.2、数据质量管理

数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、可用性、及时性和可解释性的程度。在信息化时代，数据质量直接关系到企业的决策效果、运营效率以及市场竞争力。因此，数据质量管理的目标是确保数据的准确性、完整性、一致性，提高数据的可用性，从而为企业的发展提供有力的数据支持。

•数据质量是指数据满足业务运营、管理与决策的程度。数据质量包括完整性、唯一性、有效性、一致性、准确性和及时性。

•数据质量管理范围包括数据质量问题管理、数据质量规则管理以及数据质量管理系统的建设与维护。

数据采集是数据质量管理的第一步，要确保采集到的数据准确、完整。在采集过程中，应明确数据来源、采集方法和采集周期，并制定相应的采集规范。同时，还需对数据的存储进行有效管理，采用适当的数据存储技术，确保数据的安全性和稳定性。

数据清洗是数据质量管理的重要环节，旨在消除数据中的错误、重复和冗余信息。通过数据清洗，可以提高数据的准确性和一致性。此外，数据标准化也是关键步骤，通过制定统一的数据标准和规范，确保数据在格式、命名、编码等方面的一致性。

数据质量评估是对数据质量进行定量和定性分析的过程，旨在发现数据中存在的问题和潜在风险。通过定期的数据质量评估，可以及时发现并解决数据质量问题。同时，数据监控也是必要的措施，通过实时监控数据质量的变化情况，可以及时发现数据异常，确保数据的稳定性和可靠性。

4.3、数据标准管理

数据标准管理是企业数据管理的重要组成部分，通过实施各项标准管理措施，可以确保数据的准确性、一致性、可用性和安全性，提升企业的运营效率和管理水平。企业应根据自身实际情况，制定合适的数据标准管理方案，并持续进行优化和完善。包括数据模型标准管理、命名与编码标准、分类与组织标准、数据质量标准管理、数据安全标准管理、存储与访问标准、集成与交换标准以及数据标准培训推广。

数据标准是指针对重要数据（包括客户、产品、机构、渠道、协议、公共代码等基础主题和指标等应用主题）制定的规范性文件，以确保这些重要数据在全行内外共同使用和交换中的一致性和准确性，是数据管控的基础。数据标准管理包括数据标准制定、应用和数据标准管理系统的建设和维护等相关工作。数据模型标准管理是指对数据模型进行规范化和标准化的过程。包括确定数据模型的设计原则、构建规则、审核机制等，以确保数据模型的一致性和可扩展性。同时，需要建立数据模型变更管理流程，对数据模型的变更进行控制和记录。命名与编码标准是对数据元素、数据集、数据库等进行命名和编码的规范。通过制定统一的命名规则和编码标准，可以确保数据的唯一性、可识别性和可追溯性。命名应简洁明了，编码应具有唯一性和可扩展性。分类与组织标准是对数据进行分类和组织的依据。通过制定数据的分类标准和组织原则，可以实现数据的有序存储和高效检索。分类应基于业务需求和数据特性，组织应遵循逻辑清晰、结构合理的原则。数据质量标准管理涉及数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面。通过制定数据质量监控指标、建立数据质量评估流程、开展数据质量检查和整改等措施，可以确保数据质量的持续提升。数据安全标准管理关注数据的保密性、完整性和可用性。包括制定数据安全策略、明确数据访问权限、实施数据加密和备份等措施，以防范数据泄露、篡改和丢失等风险。存储与访问标准涉及数据的存储介质、存储格式、访问方式等。应制定统一的存储标准，确保数据的长期保存和有效利用；同时，建立合理的访问控制机制，实现数据的安全共享和访问。集成与交换标准关注不同系统间数据的共享和交换。制定数据集成和交换的规范，包括数据格式、传输协议、接口标准等，确保数据的顺畅流通和有效利用。

4.4、数据安全管理

数据安全管理是确保企业数据安全性和保密性的重要环节。随着信息化技术的不断发展，数据安全风险日益凸显，对数据安全管理提出了更高的要求。本文档将详细介绍数据安全管理的关键内容，包括访问控制与权限、数据加密技术、防火墙与监控、数据备份与恢复、漏洞管理与修补、安全培训与意识、审计与事件监控以及数据分类与分级等方面。

•数据是指以电子形式存储的银行业务数据、办公信息、系统运行日志、故障维护日志以及其他内部资料。

•数据安全管理是明确数据的保密范围与保密要求，有效防范信息安全风险，规范信息科技定密管理、保密载体管理、科技信息传送范围和调用审批管理。

4.5、元数据管理

元数据管理是数据管理中的一个关键组成部分，它涉及到业务词汇表的发展、数据元素和实体的定义、业务规则和算法以及数据特征的管理。元数据是“所有系统、文档和流程中包含的所有数据的语境”，是数据的“知识”，对于组织IT系统中收集和存储的数据来说，元数据是其具有意义和业务价值的基础。

元数据管理的基础是管理业务元数据的收集、组织和维持，而对技术型元数据的应用则对主数据管理和数据治理项目的成功至关重要。

•元数据是数据的数据，是数据的业务涵义、技术涵义和加工处理过程的定义，是数据管控的基本手段。

•元数据管理是指开发环境元数据管理、测试环境元数据管理、生产环境元数据管理以及元数据管理平台建设和维护等相关工作。

五、数据管控平台建设

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数据管控平台可以帮助企业建立统一的数据标准和规则，确保数据的准确性和可靠性，同时保护数据的安全和隐私。该平台能够管理不同来源和类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。

它可以实现跨部门数据的传输、加载、清洗、转换和集成，支持自定义调度和图形化监控，满足运维可视化要求，提高运维管理效率。此外，数据管控平台还可以在多个业务子系统之间传递和共享数据或文字，提高信息利用率。

数据管控平台具有以下优势：

提供一个统一的客户视图，促进数据驱动战略。帮助寻找新市场和客户，通过访问全球不同市场的各种数据，识别和定位新客户和受众。提供连续的结果，为持续的、长期的战略制定提供数据支持，用于一致的评估和改进。六、数字化驾驶舱：数字运营指挥中心

建设目标及原则：要建成集语音、数据、图像功能为一体，具备有线、无线和加密通信功能，具备视频指挥和调用各种图像资源的功能，形成有指挥调度和综合信息报送功能的城市运营中心，同时要满足应用系统支撑、安全防护等技术保障体系要求。

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数字大脑立足城市运行监控、管理、处置、决策四大功能，对资源环境、基础设施、交通运输、社会治理、人口民生、产业经济、社会舆情、公共安全等领域的核心指标进行态势监测与可视分析，支持集成各细分主题关注的数据指标进行综合监测，辅助管理者全面掌控城市运行态势，提升监管力度和行政效率

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