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一、数据与分析治理的参考架构概述

• 背景与重要性：数据和分析治理是一项依赖于IT技术支持、元数据管理、政策自动化以及执行治理流程技术步骤的业务计划。对于许多企业而言，它已成为必不可少的一部分。在受监管的环境中运营的企业需要防御性的治理，如数据安全和隐私保护；而想要最大化数据价值的企业则需要进攻性的治理，关注数据质量等。大多数企业的D&A治理操作在这两者之间寻求平衡。

• 参考架构的目的：该参考架构旨在为企业提供一个设计和实施数字与分析治理的结构化框架，帮助业务有效交付D&A治理，确保数据的质量、安全和合规性，同时支持企业的业务目标和战略。

二、架构用例

数据和分析治理支持多种用例，涵盖了企业从数据管理到业务决策的各个环节，以下是对这些用例的详细介绍：

1. 成为数据驱动的文化或组织

• 愿景与挑战：企业期望通过数据驱动转型，实现广泛的数据自助分析和提升员工的数据素养，但这些目标往往显得宏大而模糊。D&A治理通过将这些愿景与具体、可重复的流程关联起来，使其实现更清晰可行。

• 实现方式：D&A治理通过制定和执行明确的数据政策，确保数据的可用性、一致性和可靠性，使员工能够在日常工作中基于数据做出决策。例如，创建和维护数据目录、数据字典以及数据质量监控流程，确保员工可以轻松访问和理解数据。

2. 支持人工智能（AI）应用

• AI对数据的要求：每个AI用例都需要适合特定目的的数据，包括适当的质量、安全和隐私阈值。例如，用于训练机器学习模型的数据需要经过清洗和预处理，以确保其准确性和一致性；而用于实时分析的数据可能更强调时效性和完整性。

• 治理的作用：D&A治理根据不同的AI应用场景，确保数据满足相应的质量和安全要求。这包括数据的分类、标记、访问控制以及数据的版本管理等，以支持AI应用的开发、部署和持续优化。

3. 合规和审计准备

• 合规需求：企业需要遵守各种数据法规，如GDPR、CCPA等，这些法规对数据的处理、存储、共享等提出了严格的要求。D&A治理通过收集和管理元数据，记录数据处理活动，提供合规证据。

• 审计支持：在审计过程中，审计员需要检查企业的数据处理流程和控制措施。D&A治理通过维护详细的元数据记录，如数据来源、数据转换、数据访问日志等，帮助企业快速响应审计要求，证明其数据处理活动符合法规要求。</