数据治理方法论和案例

数据治理方法论和案例业务痛点与项目实现效果归纳项目针对的现状问题分析设计产品与实施落地数据手工传输链路长且来源系统分散，时效性差(4个分离的项目系统、99个帐套、近千个会计科目和1500个核算单元)数据交换平台系统直接抽取、加载；同时采用多种方式，按需触发更新；信息传递时间极短Excel难以应对日益庞大的数据量，运行效率低数据量大导致人为无法追溯历史信息数据仓库利用数据仓库强大的计算引擎，可实现复杂的计算分摊模式耗费大量人力的手工编织表格工作，出错率高；无法支持灵活的多轮次账务调整ETL调度平台自动化执行、无序人工干预、实现从结账、分摊、管理口径数据编制1小时完成只能提供固定的基础报表，缺乏灵活查询支持，无法下钻底层明细管理分析平台（BI工具）支持下钻、上钻、切片、切块等多维度分析展现，可灵活定制展现数据资产管理平台端到端数据质量质量提升、建立数据质量管理流程规则和团队数据质量差，存在大量缺失和不一致预算与业务预测系统（2期）自动对接业务系统和管理分析平台、实现业务预测的闭环只能反映业务现状，无法实现预算、预测等复杂功能9实施成果---系统运行情况实现可随时每天调账，结果实时在报表中体现；并且实现会计结账到管理报表生成完全由系统自动生成；由系统进行全方面质量监控，过程可见且释放大量人力资源。SFDCSERPHiPM多种报表应用加工管理口径计算加工数据仓库展现下载leMaster时间轴加工仓库数据用时10分钟加工管理口径数据用时5分钟其他报表加工5~10分钟下载展现3~5分钟从源到仓库数据抽取用时约20分钟旧时间轴7号第一轮结账15号报表初步生成10实施成果---数据治理与数据仓库成果Summary:建立起质量问题的检核、反馈、修正和追踪的闭环治理流程；建立事前、事中、事后3个阶段的管理流程和监控点，数据质量从原来每项低于60的合格率提升到全面合规。数据管理过程中的角色、职能、工作流程形成了固化的文档规则数据仓库入仓23张表，556个字段，涉及134个实体，862个属性；建立九大逻辑数据模型主题域：客户、供应商、机会、合同、项目、员工、 内部机构、财务和公共代码等，并设计了灵活的可添加、修改的模式。②逻辑数据模型⑤任务调度平台①ID调研报告调度管理控制台知识库调度总控服务调度服务调度备用服务扩展服务...ETL服务器数据线控制线ETL服务器ETL服务器目标应用目标应用数据库可能调度控制调度控制④Adms仓库敏捷开发平台源应用数据库⑥数据交换平台统一数据交换应用③表&字段级分析统一数据交换存储文件传输源应用本地文件存储文件传输目标应用本地文件11存储多交换模式场景1实施成果---主动探索，自助式数据服务体系主动探索的一般过程提出、发现业务问题结果引出新的问题将业务问题转化为查询需求结果成为分析其他业务问题的基础设计开发需要进一步查询执行灵活查询分析结果并提出建议报表通常通过简单的统计告诉我们发生了什么，而主动探索则在以下的各个环节体现更多作用：1、通过统计分析探究因果关系（为什么发生）2、进而通过事件触发（什么正在发生）进行预测（什么将要发生）主动探索的工作流程适合用主动探索解答的问题测算类：如果下月开始调薪，那么对产品毛利率将会有哪些影响统计类：超过3个月投入的产品平均毛利率是多少Conclusio

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Approach探索类：从重复购买次数、毛利率等角度就业务问题分析/设计要进行查询的数据内容选择合适的工具和手段进行查询综合查询过程/结果，形成对问题的结论意见就发现的现象提出进行分析的业务问题根据查询的结果决定是否还需要继续分析制定合适的行

动策略并下发，用于指导业务3、主动干预，主导发展趋势但是主动探索的起因经常是固定报表，还有一些灵活查询是在分析其他问题时发现值得研究的现象。12分析哪些客户是优质客户不得不用主动探索解答的问题临时性的数据支持等现有报表无法提供的数据支持成果示例--预算与业务预测系统推动全面预算管理深入灵活设置预算编制层级深度、系统要求设置的编制单元必须逐级编制确认、推动业务预测的 参与深入度每级管理人员可以拨回或灵活加入自身调整、自动分产品、分级自动汇总、没有等待时间不同级别和业务属性采用了3种不同的预测输入模式、使得预测是基于业务发展现状，管理 者可以随时查看明细01号报表：Forecast

Topsheet报表模式多样化：固化+定制a对比当月预测及上月预测中，各季度及全年的差异b查看各季度及全年预算完成情况c查看当年较上一年各项数据的增长率02号报表：P&L

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Forecasta对比当月实际收入及成本与预算成本及收入的差异b对比当月预测及上月预测中，各季度及全年收入、成本差异c查看实际月份的成本明细(GL

report)By版本、时间、部门、客户、产品线、收入类型、币种等。可任意部门组合多维度多版

可实现与任意历史预测版本以及年初预算的比本

对及差异分析03号报表：Account

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Forecasta对比当月预测及上月预测中，各客户及产品收入差异（两个季度/年）04号报表：P&L

Details固定报表支持详细数据本地下载，可自定义报表。未来支持在线灵活分析（SmartBI）下钻可定制a查看当年全年（各月）损益表（收入及成本明细）b查看上年全年（各月）损益表（收入及成本明细）05号报表：Project

Details明细费用可下钻到具体的交易记录，收入可下钻到具体项目/产品a查看当年全年（各月）各客户及产品收入b查看上年全年（各月）各客户及产品收入c查看各客户及产品收入年增长率d查看当年全年（各月）各客户及产品利润率(PGM%)06号报表：Forecast

Versiona查看最近6个月的预测，以及各版本与当月版本的差异对比成果示例--预算与业务预测系统技术及数据架构数据架构外部接口用户访问层浏览器（IE7/8/9/10/11,火狐，chrome，搜狗等）控制区USERORGLOCKROLEAUTHORITYRATE身份校验服务单点登录SOA用户CookieSession门户组件层业务区DEPEX

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MVCMyBatisEasyUI上传下载组件POI...JAVA技术框架落地区报表区项目预测基础信息人员预测跟踪信息系统监控接口ADJUSTMENTTOTALHCX_CHARGE数据下载组件SmartBI/

Tableau接口服务明细下钻动态报表下载固定报表下载X_CHARGE

DETAILS数据查询动态报表查询组件报表组件层DEPEX

PROJECT数据计算组件指标计算引擎数据操作组件基础数据补录与调整汇总数据补录与调整Cust预测明晰实际数据展现预算整体报表数据生成引擎同步区上传区预测汇总产品维度分析费用明晰预测明细核算维度信息实体结构实际数据数据分发接口数据存储层上传报表数据偏差计算客户信息Base

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Entity手工数据······基础指标库&报表数据库交互分摊信息客户维度分析Microsoft

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固定资产人力资源模型设计优化运输生产运输起降架次旅客吞吐量货邮吞吐量通航目的站总数机场平均客座率全货运航线……1.营业收入、利润、所有者权益，成本费用、净利润单位员工的三大指标单位员工营收、净利润员工人均收入按照SQL编写规范，对多表关联时，根据表数据量大小及关联方式时行调优设计规范数据架构稳定降低运维成本固定资产固定投资总额固定投资完成率平均故障时长(分AB类)工单完成及时率工单执行率按照数据标准和模型设计规范，对接入的数据进行主题提炼、模型设计，使数据组强高效，提高查询效率。航空性/非航空性收入单位旅客收入、成本单位起降架次收入成本资金余额及构成……人力成本占总成本比例员工总数、离职率员工结构，性别年龄学历针对DB2数据库本身进行相关参数调整，如缓冲池页、表空间大小进行设置数仓建设实现………………数据采集优化ETL开发优化安全科技创新环境采集方式：FTP方式要求源业务系统在生成文件时，生成一个校验文件。传输时先传数据文件，再

传校验文件明确ETL开发的过程规范、语言开发规范违规运输危险品事件数机场责任造成的事故征候万架次率手工填报全国机场月度排名航空公司简称1.科技及研发投入占主营业务收入比例单位旅客的水消耗综合环境消费量综合环境消费量与总产值之比数据采集、加工及流转等作业进行统一的调度、监控及日志跟踪建立了一套完整、正确、高效的数据抽取、转换和加载机制运输生产年度计划财务年度计划2.信息化项目投入占主营业务收入比例在文件采集服务器端，增加数据文件校验功能，确保数据传输的完整性机场责任重大事故数航空不安全事件数非航空不安全事件数……信息化应用水平等级正版软件采购数量……单位旅客消耗标准煤单位旅客均电力消耗水平对平台系统和作业的运行状况进行统一的监控数据流监控优化……成果示例–多种管理驾驶舱展现方式成果示例一数据资产管理全面展现以“元数据管理”为核心，建设数据资产管理平台展现数据全景数据仓库整体技术框架数据仓库的技术体系可以分为数据获取层、ETL服务层、数据服务层、应用服务层和访问控制层五大模块。项目自2011年8月至2012年9月，历时13个月存放衍生类数据，以提高数据的易用性和分析效率，主要数据来源为基础区存放原生数据，以核心

业务系统的原子级数据

为主,包括:核心、信贷、资金等生产类系统，并

进行模型整合。总体建设成果基础层建设实现12个源系统的数据入仓提炼8大主题，完成数据整合；实现724项基础数据标准落地；引入ADMS开发平台，提升数据加工的效率、准确性与可维护性。完成存款、贷款、资金三大业务条线协议级指标梳理实现机构、客户级汇总构建共享视图及数据接口，提供统一高效访问途径；时间90项分析类数据标准落地。汇总层建设数据管控配合完成数据仓库管理制度及流程制定；整理数据仓库元数据信息，实现仓库数据的数据地图、影响、血缘等元数据分析；构建三个层次8大类质量规则体系，制定662项检核规则，共计709个检核方法。初始化及历史数据清洗制定初始化及历史数据清洗方案及规划；完成3年17个关键时点快照类历史数据入仓；实现19个境内源业务系统及3个境外香港源业务系统的数据入仓加载及清洗工作。 支持了经营管理、风险管理、监管报送等共计16个应用分析系统。企业架构(EA)--从业务到IT的一体化蓝图企业架构是对真实世界企业的业务流程和IT设施的抽象描述，意图是确定组织如何能够最有效的实现其当前(as-is)和未来(to-be)的目的.企业架构可以分为两大部分：业务架构和IT架构业务架构：是把企业的业务战略转化为日常运作的渠道，业务战略决定业务架构，它包括业务的运营模式、流程体系、组织结构、地域分布等。IT架构：指导IT投资和设计决策的IT框架，是建立企业信息系统的综合蓝图，包括数据架构、应用架构和技术架构三部分。•真实世界的企业企业架构企业战略业务组织交互26企业架构的范畴:4个架构+组织保障实现以业务架构映射形成IT架构蓝图规划.应用架构：以业务架构设计模块化组件化的应用架构，明确层次定义、相互交换规则、每个应用的前后次序；.应用架构映射业务统一性要求，判定是否成为独立的一个应用系统；业务架构（业务战略、治理、组织和关键业务流程信息，及其间的交互）.数据架构：定义企业级数据模型和数据标准.根据业务架构的通用型要求形成模块组件化应用，可以快速对接前端管理需求，形成集约化应用支撑平台应用架构应用系统、相互交互及其与关键业务流程关系数据架构逻辑和物理的数据资产和数据管理资产.技术架构设计中充分利用SMAC为代表的新技术IT架构技术架构(支持业务、数据和应用服务必须的软件和硬件能力)27业务能力模型：5级流程模型建设方法.通过定义业务领域规划图及识别业务能力，更好的理解业务环境、进一步明确各业务领域的3级能力流程范围，重审3级能力完整性，识别非功能性需求。.在3级能力基础上，定义4级任务，并对任务进行标准化。对每一个标准化4级任务详细描述5级流程步骤及规则。通过与数据模型、产品模型对接进行完整性校验5级3级能力结构图1级业务板块划分2级实体划分3级业务能力4级任务SalesandPMarketnPirgroocceess

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DG三者各自成为体系，但是又相互耦合重点关系梳理1.企业架构，解决的就是架构合理性的问题，其实就是逻辑和关系。IT治理2.结合业务架构本身可以梳理出来的企业级数据模型和数据标准本身反应业务逻辑3.应用架构、数据架构、技术架构这三个架构是IT治理中一个企业信息化组织要管理好自身的IT系统必须慎重设计和认真评审的三个重点架构内容。数据治理4.EA中的数据架构包括了企业级数据模型的导出和企业级数据标准的定义，这两个是数据数据管控治理的重要范畴5.IT治理的水平影响的是企业IT的质量，架构的质量、模型的质量、数据的质量，当然最终也影响业务的质量。数据治理又被IT治理牵制，很多数据质量，数据有效性的问题不从IT设计、开发、测试、运行的规范化角度着手根本解决不了问题。企业29Data

Governance(数据管控的理解)数据管控核心领域数据管控保障机制数据管控是对数据资产的管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。规章制度管控办法考核机管控架构管控层次控职责数据架构管理数据质量管理元数据管理保障与规范完善与落地管理政策组织人员数据模型管理——DAMA国际数据管理协会数据标准管理主数据管理数据安全管理数据生命周期技术支撑流程规范技术规实施办支撑平程目标程任务程分级以数据标准为例，各领域的建设框架数据标准管理办法数据架构管理—规划并管理数据从产生端到使用端的分布、传输与存储的逻辑框架数据模型管理—企业的信息模型是企业数据标准的图形化展现，数据标准管理—规范化企业重要活动及对象的数据记录格式管理政策2数据标准实施细则组织与人员3标准管理组织架构标准管理角色职责数据标准管理流程数据质量管理—对数据的有效性和可用性进行持续监控和评估元数据管理—对企业数据资产的登记造册，并记录其相关性数据安全管理—对数据设定安全等级，保证其被适当地使用标准推广标准培训标准复审标准复审标准申请制定审核确定负责人标准定义

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标准审批标准发布标准发布流程规范4需求申请需求审批元数据映射数据标准内容1标准评估回顾回顾主数据管理—对企业关键的，跨系统共享的业务数据进行统一的管理策略数据生命周期管理—是对数据产生、存储、传输、使用和销毁全过程进行管理技术支撑5数据标准支撑平台数据管控治理体系①梳理由于数据治理机制匮乏而引发的业务及技术问题梳理与规划针对不同规模/不同经营类型成员企业/不同成熟度业务板块的数据治理实施路径战略目标规划②⑥机制组织架构工作流程 管理制度梳理和明晰高层决策组织机制，包括决策机构、管理机构、执行机构、监督机构，包括组织架构及沟通决策流程优化和完善各治理领域的管理制度和工作流程梳理和明确针对不同规模/不同经营类型成员企业的数据治理组织架构③数据标准：指标数据标准、数据标准落地性元数据：自动化、映射关系识别数据质量：数据质量规则梳理数据生命周期：解决方案孵化数据安全：解决方案孵化数据架构领域数据安全 数据质量数据生命周期元数据 主数据 数据标准④元数据管理数据管控管理：优化界面和用户体验、增强系统自动化水平、增强模块之前的互动数据安全管理：考虑引入成熟产品，引入数据门户统一管理数据生命周期管理：考虑引入成熟产品，或在数据管控平台定制开发实现数据质量管理 数据标准管理数据安全管理

主数据管理数据归档管理⑤

跟踪和整理监管机构在数据治理领域的动向和要求收集与整理行业对标企业数据治理现状，包括组织架构、实施领域等收集与整理公司各数据治理项目实施案例整理与提炼项目实施工艺、工作模版、通用产出及投标文档数据管控组织的建设：管理软科学=组织+方法数据管控委员会数据管控办公室数据管控技术组组织的合理性是责权利的界定数据管控业务组数据架构管理数据安全管理元数据管理数据标准管理数据质量管理数据标准管理数据质量管理由数据管控主管部门技术规划部门负责。由数据管控主管 •

在数据管控主管部部门安全部门负责。门需要配置专职3-4人负责数据字典管数据管控主管部门可以考虑元数据管理专员兼任标准管理专员。数据管控主管部门需要配置专职的数据质量管理专员2人-3人。专职标准管理专员2人-3人，按主题划分。专职数据质量管理专员2人-3人，按系统跟进。理。对应系统开发组要配备兼职的专员。数据标准专员（兼职）数据质量专员（兼职）业务部门数据管控流程的建设：流程的合理性=正确的方法+可落地执行的保障数据管理制度与流程管理流程技术规范及模板数据标准管理相关流程数据标准需求审批表数据质量度量规则及检核方法模板数据模型设计评审/备案申请表IT系统改造、新建或变更投产元数据管理审核单元数据专项服务需求审批表数据质量管理相关流程数据模型管理相关流程元数据管理相关流程数据流管理相关流程数据安全管理相关流程外部数据管理相关流程历史数据归档管理相关流程管理办法数据标准管理办法各类数据标准管理细则数据质量管理办法数据录入维护管理办法数据模型管理办法元数据管理办法数据流管理办法主数据管理办法数据安全管理细则外部数据管理办法历史数据归档管理办法IT系统改造、新建或元数据日常变更通知单数据交换需求审批表ETL编写规范数据平台数据交换管理相关流程数据平台运维管理相关流程数据平台ETL开发管理相关流程数据集市管理相关流程数据仓库管理相关流程数据库统一运维管理相关流程数据平台数据交换管理办法数据平台运维管理办法数据平台ETL开发管理细则数据集市管理办法数据仓库管理办法数据库统一运维管理办法报表新增需求审批表报表变更需求审批表数据管理与应用关键指标及计算说明报表需求管理办法数据服务管理办法数据应用手工数据补录管理办法管理驾驶舱系统数据管理实施细则开放数据服务支持系统管理细则报表需求管理相关流程数据服务管理相关流程数据应用手工数据补录管理相关流程数据管理与应用绩效管理流程数据管理与应用绩效管理办法数据标准类数据管控类数据应用支持类数据应用类所有领域数据资产盘点是数据管控的基础：要学会以“和业务结合”以及“可持续维护”机制做好资产盘点现实世界可由业务活动(Behavior)+对象主体(Object)+关系(Relationship)来描述BOR方法：在特定的商业领域，梳理重点业务活动(B)，提炼业务对象(O)及其属性，并总结业务对象的相互关系(R)，从而确定数据资产的范围和内容1

梳理业务活动业务活动1业务活动3业务活动(B)业务活动2提炼提炼2实体1 实体2主题A实体1实体1实体2实体3实体1实体4实体5数据项1-1数据项2-1数据项1-2数据项2-2梳理实体属性，形成数据项5业务对象(O)及其属性数据项2-3数据项2-4数据项1-33对实体分类，形成主题主题B实体2实体3，便于理解主题C实体4实体54

总结关系主题间关系主题A数据模型实体21:n实体3实体7更新主题C拥有相互关系(R)1:1采购主题B数据标准是衡量数据问题的尺度，同时也是数据治理的目标：要会定义数据标准，同时要跟企业IT建设紧耦合进行标准落地谁才是应当关注的客户？基础数据标准客户定义如何整合不同系统的相同信息？这些客户分为哪些类？1.