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1、数据治理中心数据治理中心数据治理方法论数据治理方法论文档版本文档版本01发布日期发布日期2022-07-15华为技术有限公司华为技术有限公司 版权所有版权所有 华为技术有限公司华为技术有限公司 2022。保留一切权利。保留一切权利。非经本公司书面许可，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本文档内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明商标声明和其他华为商标均为华为技术有限公司的商标。本文档提及的其他所有商标或注册商标，由各自的所有人拥有。注意注意您购买的产品、服务或特性等应受华为公司商业合同和条款的约束，本文档中描述的全部或部分产品、服务或特性可能不在您的购买或使用范围之内。除非合同另有约定

2、，华为公司对本文档内容不做任何明示或暗示的声明或保证。由于产品版本升级或其他原因，本文档内容会不定期进行更新。除非另有约定，本文档仅作为使用指导，本文档中的所有陈述、信息和建议不构成任何明示或暗示的担保。文档版本 01(2022-07-15)版权所有 华为技术有限公司i目目 录录1 目的目的.12 面向的读者面向的读者.23 数据治理框架数据治理框架.33.1 数据治理框架.33.2 数据治理模块域.33.3 数据治理各模块域之间的关系.44 数据治理组织架构数据治理组织架构.74.1 数据治理组织架构框架.74.2 数据治理组织职责.75 数据治理度量评估体系数据治理度量评估体系.105.1

3、 数据治理实施方法论.105.2 数据治理度量维度.115.3 数据治理度量评分规则.116 华为数据治理案例华为数据治理案例.136.1 华为数据治理思考.136.2 华为数据治理实践.146.3 华为数据治理效果.157 新冠疫情数据治理思考新冠疫情数据治理思考.168 DAYU 方法论产品落地方法论产品落地.17数据治理中心数据治理方法论目 录文档版本 01(2022-07-15)版权所有 华为技术有限公司ii1 目的目的数据是企业核心资产，企业需要建立起数据字典，有效管理其日益重要的数据和信息资源；同时建立数据持续改进机制，来不断提升数据质量。数据的价值和风险应被有效管理，以支撑企业管

4、理简化、业务流集成、运营效率提升和经营结果的真实呈现。数据准确是科学决策的基础，数据架构和标准的统一是全流程高效运作、语言一致的前提。当前企业数据面临很多的问题：没有统一的数据标准，各业务系统间数据无法充分共享，关键核心数据无法识别及跨系统无法拉通等。为有效管理企业数据资产，实现数据价值的最大化，急需建立一个完善的数据治理框架体系，为企业数字化转型打下坚实的数据基础。对于华为数据使能服务DAYU，DAYU数据治理方法论是华为数据管理方法论的精华总结，参考了业界数据治理最佳实践，并结合华为数字化转型成功经验优化而成。本文旨在帮助客户持续完善数据管理体系，沿企业主业务流打通信息链和数据流，提升数据

5、质量，实现数据“清洁”，以支撑运营效率提升和经营结果的真实呈现，实现智慧数据驱动有效增长，充分实现数据资产价值。本文先概要介绍了数据治理框架、数据治理组织架构和数据治理度量评估体系，然后结合华为数据治理案例和新冠疫情简单描述了数据治理的应用，最后描述了DAYU方法论在DataArts Studio产品上的落地以及详细的落地指导文档。数据治理中心数据治理方法论1 目的文档版本 01(2022-07-15)版权所有 华为技术有限公司12 面向的读者面向的读者本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。数据治理中心数据治理方法论2 面向的读者文档版本

6、 01(2022-07-15)版权所有 华为技术有限公司23 数据治理框架数据治理框架3.1 数据治理框架数据治理框架数据治理框架制定如下：图图 3-1 数据治理框架3.2 数据治理模块域数据治理模块域数据治理主要专注于如下模块域：数据集成数据集成数据集成用来完成数据入湖动作，不是简单的数据搬家，而是按照一定的方法论进行数据备份。数据入湖的前提条件是满足6项数据标准，包括：明确数据Owner、发布数据标准、定义数据密级、明确数据源、数据质量评估、元数据注册。此标准由数据代表在入湖前完成梳理并在数据治理平台上进行资产注册。数据标准数据标准数据标准管理着重建立统一的数据语言，L1到L5数据层级业务