数据治理进阶——解读数据平台数据治理与建设方案【附全文阅读】

        本文概述了一个大数据平台的数据治理与建设方案，强调了数据治理的意义、作用和价值。数据治理被视为构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障，通过将数据视为资产来管理，确保业务数据在采集、集中、转换、存储、应用全过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。企业进行数据治理的主要驱动力来自数据质量，旨在通过提高数据质量实现更多业务价值，并优化数据架构，提升信息化管理系统建设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。
        数据平台建设遵循应用（需求）驱动、快速见效、借鉴同业经验和重视内部人员培养等原则。数据治理框架涵盖了数据战略、数据应用与服务、数据管理支撑等多个方面，包括数据保留、元数据管理、数据安全、数据标准、数据质量、主数据管理等内容。
        同时，文章分析了某行的数据现状及问题，指出IT架构中主要以部门级应用为主，缺乏大的管理职能，数据应用现状总体情况不佳。在数据平台逻辑架构方面，详细描述了数据仓库、数据应用源数据、整合层、贴源层、集市层等各层次的结构和功能。
        最后，文章提出了目标建设方法，包括发现数据质量问题、分析源系统表数据，并建设数据质量检核系统，对源系统基础业务数据进行全面的数据质量检查，实现重要业务数据质量的周期性动态检查，并生成数据质量问题报告反馈给业务部门。整个方案注重实际应用需求，强调快速见效和持续优化，为大数据平台的数据治理与建设提供了全面而系统的指导。