數(shù)據(jù)治理監(jiān)管要求數(shù)據(jù)治理審計核心實務(wù)數(shù)據(jù)價值提升問題思考132132如果數(shù)據(jù)能主動報警，你的企業(yè)里藏著多少“沉默的證人”？監(jiān)管持續(xù)關(guān)注數(shù)如果數(shù)據(jù)能主動報警，你的企業(yè)里藏著多少“沉默的證人”？監(jiān)管持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，你的數(shù)據(jù)問題值多少錢？——從“被動合規(guī)”到“主動防御”信、能源企業(yè)開始意識到數(shù)據(jù)治理的重2.2021年，第十三屆全國人民代表大會第二十九次會議通過《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法++教授啟動了全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理計劃領(lǐng)域基本不存在數(shù)據(jù)治理的參與者領(lǐng)域基本不存在數(shù)據(jù)治理的參與者研究報告，同年《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》發(fā)布，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)正式上升為國家戰(zhàn)略；在2018年發(fā)布了《銀行業(yè)金2021年12月份國務(wù)院印發(fā)的《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)“十四五”指出全面加快商貿(mào)、物流、金融等服務(wù)業(yè)數(shù)字業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》，意見提出“健全數(shù)據(jù)治理定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略。確立企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理部門，發(fā)揮體系建設(shè)組織推動和管理協(xié)調(diào)作用。完善數(shù)據(jù)治理制技手段推動數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)化、自動化和智能化。完善制，強化數(shù)據(jù)治理檢查、監(jiān)督與問責(zé)。加強業(yè)務(wù)條線設(shè)?！甭鋵嵕W(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全保護息保護等相關(guān)法律規(guī)定，加強全生命周期數(shù)據(jù)安以推動數(shù)據(jù)要素高水平應(yīng)用為主線，提出要提升數(shù)據(jù)供給志著我國數(shù)據(jù)安全管理法律體系進(jìn)一步完善，對明確網(wǎng)絡(luò)要求、提升數(shù)據(jù)治理法治化水平具有重要意義，也為充分釋要素市場化價值化的實施方案》中強調(diào)要推動高質(zhì)量發(fā)展管理辦法》，指導(dǎo)金融從業(yè)機構(gòu)依法依規(guī)保障業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安金融監(jiān)管總局公開披露數(shù)據(jù)金融監(jiān)管總局公開披露數(shù)據(jù)2023年人行、金管總局開罰單總金額為94.10億，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量處罰的罰金為50.39億2024年人行盡管總局開具罰單總金額為8.55億，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量處罰的罰金為6.74億%2023年人行、金管總局開罰單共涉及814家法人機構(gòu)，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量處罰占到了604家。2024年，人行，金管總局開罰單共涉及619家法人2023年人行、金管總局開罰單共涉及814家法人機構(gòu)，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量處罰占到了604家。2024年，人行，金管總局開罰單共涉及619家法人機構(gòu)，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量處罰占到了434家。2024年：數(shù)據(jù)質(zhì)量仍為主因，數(shù)據(jù)安全合規(guī)問題加劇（受新規(guī)影響），其相關(guān)罰金6.74億元占比高達(dá)70.58%。政策或標(biāo)準(zhǔn)名稱銀行保險業(yè)務(wù)人壽保險數(shù)據(jù)交換規(guī)范保險公司參與社會醫(yī)療保險服務(wù)數(shù)據(jù)交換規(guī)范政策或標(biāo)準(zhǔn)名稱銀行保險業(yè)務(wù)人壽保險數(shù)據(jù)交換規(guī)范保險公司參與社會醫(yī)療保險服務(wù)數(shù)據(jù)交換規(guī)范金融數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)安全分級指南證券期貨業(yè)數(shù)據(jù)分類分級指引GB/T43697-2024數(shù)據(jù)安全技術(shù)數(shù)據(jù)分類分GB/T38667-2020信息技術(shù)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分TC260-PG-20212A-標(biāo)準(zhǔn)指南T/JSIA0001-2022能源大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分類分級指南YDT3813-2020基礎(chǔ)電信企業(yè)數(shù)據(jù)分類分T/GDWJ-廣東省醫(yī)療健康數(shù)據(jù)安全分類分級管理關(guān)于開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全分類分級管理試點工作的通知政策或標(biāo)準(zhǔn)名稱1中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五23工信部“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃456數(shù)據(jù)安全法7個人信息保護法8信息技術(shù)服務(wù)治理第5部分：數(shù)據(jù)治理規(guī)范9數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估模型銀行業(yè)金融機構(gòu)數(shù)據(jù)治理指引中國人民銀行關(guān)于印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—知金融數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)生命周期安全規(guī)范個人金融信息保護技術(shù)規(guī)范金融業(yè)數(shù)據(jù)能力建設(shè)指引關(guān)于印發(fā)銀行業(yè)金融機構(gòu)監(jiān)管數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范的通知關(guān)于開展監(jiān)管數(shù)據(jù)質(zhì)量專項治理工作的通知銀行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義規(guī)范-約3600萬用戶數(shù)據(jù)泄至監(jiān)聽通話，形成精機——從“查漏洞”到“建體系”充分揭示企業(yè)風(fēng)險及管理提升充分揭示企業(yè)風(fēng)險及管理提升機會，滿足內(nèi)控要求。知識轉(zhuǎn)移、現(xiàn)場培訓(xùn)、合作審監(jiān)管合規(guī)是底線，突破底線將面依據(jù)合規(guī)要求、領(lǐng)先行業(yè)實踐提出合理化建議。數(shù)據(jù)建模和設(shè)計：最早出現(xiàn)的數(shù)據(jù)管理知識領(lǐng)域之一。數(shù)據(jù)模型一般數(shù)據(jù)建模和設(shè)計定義了與組織業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相協(xié)調(diào)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)藍(lán)圖，以建立戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)需求并滿足需求的總體設(shè)計，包括數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)集成架構(gòu)、數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能架構(gòu)數(shù)據(jù)存儲和操作數(shù)據(jù)質(zhì)量包括存儲數(shù)據(jù)的設(shè)計、實現(xiàn)和支持活動，以及在整個數(shù)據(jù)的全生命周期中，從計劃到銷毀數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)安全關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時整性和可用性，防止數(shù)據(jù)泄數(shù)據(jù)建模和設(shè)計：最早出現(xiàn)的數(shù)據(jù)管理知識領(lǐng)域之一。數(shù)據(jù)模型一般數(shù)據(jù)建模和設(shè)計定義了與組織業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相協(xié)調(diào)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)藍(lán)圖，以建立戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)需求并滿足需求的總體設(shè)計，包括數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)集成架構(gòu)、數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能架構(gòu)數(shù)據(jù)存儲和操作數(shù)據(jù)質(zhì)量包括存儲數(shù)據(jù)的設(shè)計、實現(xiàn)和支持活動，以及在整個數(shù)據(jù)的全生命周期中，從計劃到銷毀數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)安全關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時整性和可用性，防止數(shù)據(jù)泄元數(shù)據(jù)關(guān)注如何將不同來源、不同格式數(shù)據(jù)架構(gòu)是對數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)”的管理，即對數(shù)據(jù)的含義、來源、口徑、維護人等信數(shù)據(jù)集成和互操作數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能文件和內(nèi)管理容據(jù)倉庫中提取有用的信息和知識，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、報表生成等工具和技數(shù)據(jù)集成和互操作數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能文件和內(nèi)管理容據(jù)倉庫中提取有用的信息和知識，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、報表生成等工具和技管理的目標(biāo)是確保這些數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，便于在企業(yè)內(nèi)各部門和系統(tǒng)間共享音頻、視頻等，進(jìn)行存儲、組織、管理和參考數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)主要關(guān)注風(fēng)險或不足：1）未建立數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)2）未明確董事會、監(jiān)事會數(shù)據(jù)治理職責(zé)3）數(shù)據(jù)治理委員會履職不充分4）高管層數(shù)據(jù)治理重視程度不足5）數(shù)據(jù)治理缺少高管層有效推動主要關(guān)注風(fēng)險或不足：1）未建立數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)2）未明確董事會、監(jiān)事會數(shù)據(jù)治理職責(zé)3）數(shù)據(jù)治理委員會履職不充分4）高管層數(shù)據(jù)治理重視程度不足5）數(shù)據(jù)治理缺少高管層有效推動6）數(shù)據(jù)治理主管部門工作落實不到位7）業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)治理參與度較低8）業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)需求過于簡單，科技部門缺少數(shù)據(jù)需求統(tǒng)籌能力9）未形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)企業(yè)文化數(shù)據(jù)管理部銷售銷售采購生產(chǎn)質(zhì)量CRMSCMERPQIS......2）數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與實際情況不匹配，未對數(shù)據(jù)事實依據(jù)，盲目建立大而全的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。4）數(shù)據(jù)戰(zhàn)略未發(fā)文（未有效傳達(dá)），僅單一部門知曉，其他部門不案例分析：微軟通過“數(shù)據(jù)優(yōu)先”戰(zhàn)略實現(xiàn)萬億美元逆襲。2014年納德拉上任后，微軟將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略作為轉(zhuǎn)型核心：建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖，整案例分析：微軟通過“數(shù)據(jù)優(yōu)先”戰(zhàn)略實現(xiàn)萬億美元逆襲。2014年納德拉上任后，微軟將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略作為轉(zhuǎn)型核心：建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖，整合所有業(yè)務(wù)線數(shù)據(jù)，云業(yè)務(wù)成為微軟營收支柱，數(shù)據(jù)基建押注AI：累計向OpenAI投資130億美元，將云業(yè)務(wù)（Azure）打造為AI大模型訓(xùn)練核心平臺。一系列戰(zhàn)略舉措使微軟市值從3000億飆升至2.5萬億美元，印證了數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃的本質(zhì)——不是技術(shù)配置，而是用數(shù)據(jù)重新定義企業(yè)未來的能力。數(shù)碼相機，柯達(dá)卻因未能制定前瞻性數(shù)據(jù)戰(zhàn)略而破產(chǎn)——管理層過度依賴傳統(tǒng)膠片業(yè)務(wù)的銷售數(shù)據(jù)，忽視了消費者向數(shù)字影像遷移的趨勢數(shù)據(jù)，導(dǎo)致其將數(shù)碼技術(shù)雪藏多年；內(nèi)部多個數(shù)字化項目數(shù)據(jù)割裂，無法形成統(tǒng)一洞察，最終在2012年申請破產(chǎn)時，其數(shù)碼市場份額已不足7%。這個案例深刻揭示了：數(shù)據(jù)需要“一把手工程”數(shù)據(jù)治理是戰(zhàn)略級持續(xù)服務(wù)數(shù)據(jù)治理是戰(zhàn)略級持續(xù)服務(wù)，需高層決策授權(quán)并支持執(zhí)行層，而非一次性項目或戰(zhàn)112數(shù)據(jù)治理是持續(xù)優(yōu)化的戰(zhàn)略工程2數(shù)據(jù)治理是持續(xù)優(yōu)化的戰(zhàn)略工程，需高層深度參與決策并推動跨部門協(xié)同，而非一數(shù)據(jù)治理需高層強力推動數(shù)據(jù)治理需高層強力推動，打破部門壁壘，3確保跨領(lǐng)域協(xié)同，避免單點阻礙影響全局?jǐn)?shù)4數(shù)據(jù)治理需全流程部門協(xié)同，統(tǒng)一認(rèn)知，高4數(shù)據(jù)治理需全流程部門協(xié)同，統(tǒng)一認(rèn)知，高層領(lǐng)導(dǎo)的支持與推動是成功關(guān)鍵。5數(shù)據(jù)治理周期長、涉及廣，需高層深度參與協(xié)調(diào)資源、破除壁壘，領(lǐng)導(dǎo)力不足是項目效果不佳主因。DBDB52_T1123-2016政府?dāng)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)分類分級指南JR∕T0158-2018證券期貨業(yè)數(shù)據(jù)分類分級指引JRT0197-2020金融數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)安全分級指南GB/T39725-2020信息安全技術(shù)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全指南YDT3813-2020基礎(chǔ)電信企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級方法TC260-PG-20212A?絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)實踐指南-?絡(luò)數(shù)據(jù)分級分類指引工業(yè)數(shù)據(jù)分類分級指南（試行）（工信廳信發(fā)〔2020〕6號）DB33_T2351-2021-數(shù)字化改革公共數(shù)據(jù)分類分級指南GB/T42775-2023證券期貨業(yè)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險防控數(shù)據(jù)分類分級指引GB/T43697-2024數(shù)據(jù)安全技術(shù)數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則GB/T38667-2020信息技術(shù)?數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分類指南……數(shù)據(jù)現(xiàn)狀評價?；趪曳ㄒ?guī)及行業(yè)規(guī)范，對業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)安全現(xiàn)狀等進(jìn)行全面調(diào)研評價，從而對企業(yè)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)及安全管控現(xiàn)狀做現(xiàn)有數(shù)據(jù)梳理。手工或自動識別數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理打標(biāo)，構(gòu)建數(shù)據(jù)目錄數(shù)據(jù)分類分級方案。結(jié)合企業(yè)自身經(jīng)營業(yè)務(wù)范圍和特點，設(shè)計方法論和定級要素（影響對象、影響程度），建立基于數(shù)據(jù)清單的分類分級體系，包括數(shù)數(shù)據(jù)分類分級全景圖。形成不同安全級別數(shù)據(jù)清單和視圖、建立不同級別數(shù)據(jù)的安全管控機制。主要關(guān)注風(fēng)險或不足：1）未建立數(shù)據(jù)分類分級機制2）數(shù)據(jù)分類分級依據(jù)不合理3）數(shù)據(jù)分類分級結(jié)果不準(zhǔn)確4）未通過機器學(xué)習(xí)、自然語音處理和本文聚類分類技術(shù)推動數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分級--主要關(guān)注風(fēng)險或不足：1）缺少數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理制度和流程2）未開展企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)梳理工作3）未對企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)評審及發(fā)文4）未對企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行定期評審5）缺少企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)有效推廣方案或計劃6）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)缺少后期維護機制（業(yè)務(wù)變更、管理屬性管理屬性業(yè)務(wù)屬性號類類名義態(tài)源據(jù)則簽型圍號XXXXXX稱稱M//準(zhǔn)《中國銀監(jiān)會銀行業(yè)金融機構(gòu)監(jiān)管數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范》xxx所用字符應(yīng)在《GB18030-2005》//數(shù)據(jù)格式數(shù)據(jù)長度數(shù)據(jù)精度//數(shù)據(jù)權(quán)限數(shù)據(jù)安全等級XXX部/XXX部/3增加審計分析難度和風(fēng)險。（3）語義沖突：相同屬性值用不同表述（如“借”與“Dr”（4）值異常：數(shù)據(jù)中存在孤立點，可能為錯誤或?qū)徲嬀€索，需包含采購、應(yīng)收、應(yīng)付、電子商務(wù)四大業(yè)務(wù)場景。數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一、降低數(shù)據(jù)采集成本數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)維度名稱維度說明示例說明數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不的求，其值也是客觀實體。數(shù)據(jù)一致性描束數(shù)據(jù)質(zhì)量管理缺乏系統(tǒng)性數(shù)據(jù)質(zhì)量管理缺乏系統(tǒng)性未開展數(shù)據(jù)質(zhì)量現(xiàn)場未開展數(shù)據(jù)質(zhì)量現(xiàn)場檢查，不符合《銀行業(yè)金融機構(gòu)數(shù)據(jù)治理指引》第三十檢查，不符合《銀行業(yè)金融機構(gòu)數(shù)據(jù)治理指引》第三十批量腳本系統(tǒng)前端信息錄入校驗不足系統(tǒng)前端信息錄入校驗不足數(shù)據(jù)完整性描1.貸款合同中的客戶地址是否為空2.個批量腳本數(shù)據(jù)有效性/規(guī)描如多人使用現(xiàn)象普遍，如客戶表1中有100余人手多人使用現(xiàn)象普遍，如客戶表1中有100余人手批量腳本數(shù)據(jù)時效性名稱相同但內(nèi)碼不同名稱相同但內(nèi)碼不同大量客戶基本信息不匹配的問題，如零售客戶系統(tǒng)中存在企業(yè)客戶信息數(shù)據(jù)可訪問性數(shù)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制措施松散在部分客戶名存在亂碼；核心、零售客戶系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺在部分客戶名存在亂碼；核心、零售客戶系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)層面數(shù)據(jù)唯一性描信息不一致；存在配客戶；存在夫妻雙方成員信息的準(zhǔn)確性低，出現(xiàn)邏輯錯誤，如同一客戶在多家分支行中記成員信息的準(zhǔn)確性低，出現(xiàn)邏輯錯誤，如同一客戶在多家分支行中記偶數(shù)大于1的客戶；存在已婚但無配偶的客戶；存在未婚喪偶離婚但有配偶的筆批量腳本數(shù)據(jù)精確性批量腳本數(shù)據(jù)的精確程度是否滿足RWA（風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)）的計算要求對歐元的匯率轉(zhuǎn)換需要保留4位小數(shù)點滿足RWA計算要求，而實際備注：紅色字體對應(yīng)《數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估指導(dǎo)意見》的數(shù)據(jù)質(zhì)定義：主要描述數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)涵義及應(yīng)用場景，包括業(yè)務(wù)及業(yè)務(wù)延伸定義、業(yè)務(wù)規(guī)則定義，以及數(shù)據(jù)之間關(guān)系、數(shù)據(jù)所屬部門等業(yè)務(wù)相關(guān)信息。示例：金融機構(gòu)中，貸款產(chǎn)品數(shù)據(jù)集包含的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)包括：貸款類型、貸款期限、利率類型、目標(biāo)客戶群體、貸款審批流程描述等。定義：主要描述數(shù)據(jù)的技術(shù)涵義，包括數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)、字段長度、匯總算法、數(shù)據(jù)庫操作系統(tǒng)及服務(wù)器名稱、版本等技術(shù)相關(guān)信息。示例：對于數(shù)據(jù)庫表中的“客戶ID”字段，其技術(shù)元數(shù)據(jù)包括：數(shù)據(jù)類型、長度、是否為主鍵、索引狀態(tài)、數(shù)據(jù)源、最后更新時間戳、訪問權(quán)限等。定義：主要描述數(shù)據(jù)的加工處理過程，包括源系統(tǒng)名稱、源系統(tǒng)類型、目標(biāo)系統(tǒng)名稱、目標(biāo)系統(tǒng)類型、抽取轉(zhuǎn)換頻率、轉(zhuǎn)換規(guī)則等操作相關(guān)信息。示例：在電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶會話日志中，每個會話記錄都包含了操作元數(shù)據(jù)，如：會話開始時間、會話持續(xù)時間、用戶在會話期間瀏覽的商品數(shù)量等。管理實踐管理實踐“以客戶為中心”的經(jīng)營理念驅(qū)動下，起步于客戶信息管理系統(tǒng)（ECIF系統(tǒng)），逐步主數(shù)據(jù)覆蓋：網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、客戶和訂購信息、電信產(chǎn)品與服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫ㄟ^數(shù)據(jù)治理工作釋放主數(shù)據(jù)潛在價值。主數(shù)據(jù)覆蓋：儲量、產(chǎn)能、能源設(shè)施位置、能源輸送網(wǎng)絡(luò)、能源需求總量、能源商品主數(shù)據(jù)覆蓋：項目、房源、客戶、交易、市場、企業(yè)（供應(yīng)商、中介、物業(yè)）、財務(wù)主數(shù)據(jù)覆蓋：材料、產(chǎn)值、產(chǎn)量、財務(wù)、銷售、進(jìn)出口貿(mào)易、投資、知識產(chǎn)主數(shù)據(jù)覆蓋：患者、醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療設(shè)備、醫(yī)療業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)角色等，主數(shù)33數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖——大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢分析大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢分析?以更加深度的數(shù)據(jù)開放，跨行業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)服務(wù)深度數(shù)據(jù)開放，針對方案制定數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)用更加智能，構(gòu)建更加快速數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)服務(wù)深度數(shù)據(jù)開放，針對方案制定數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)用更加智能，構(gòu)建更加快速數(shù)據(jù)分析人工智能分析，直引湖中數(shù)據(jù)?智能應(yīng)用?應(yīng)用快速構(gòu)建，基于數(shù)據(jù)湖進(jìn)行細(xì)粒度的收集、探索和分析。?從深度學(xué)習(xí)到機器學(xué)習(xí)，從機器學(xué)習(xí)到人工智能?基于數(shù)據(jù)湖的大量的原始數(shù)據(jù)，深度訓(xùn)練，快速分析。數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)驅(qū)動規(guī)范數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)驅(qū)動規(guī)范入湖標(biāo)準(zhǔn)制定數(shù)據(jù)湖?數(shù)據(jù)平臺存儲方式向數(shù)據(jù)湖模式轉(zhuǎn)變，多數(shù)據(jù)匯聚。?支持結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多數(shù)據(jù)入湖信息化審計技術(shù)案例分析：某市紀(jì)委監(jiān)委接入公權(quán)力大數(shù)據(jù)監(jiān)督平臺，對公車軌跡、加油卡記錄、油耗數(shù)據(jù)實時交叉分析。系統(tǒng)自動觸發(fā)“油耗異信息化審計技術(shù)案例分析：某市紀(jì)委監(jiān)委接入公權(quán)力大數(shù)據(jù)監(jiān)督平臺，對公車軌跡、加油卡記錄、油耗數(shù)據(jù)實時交叉分析。系統(tǒng)自動觸發(fā)“油耗異一網(wǎng)打盡多名涉事人員，推動出臺《公務(wù)用車管理“十不通過與省自然資源廳、省生態(tài)環(huán)境廳、省國土測繪院圍繞數(shù)據(jù)信息提供、專業(yè)技術(shù)支持等建立長期合作機制，打通數(shù)據(jù)采集類41項業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，實時獲取多年度遙感影像、核心城區(qū)大比例在山東建成審計空間地理數(shù)據(jù)資源體系。數(shù)據(jù)治理工具數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理工具主數(shù)據(jù)管理工具數(shù)據(jù)治理工具數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理工具主數(shù)據(jù)管理工具數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理工具數(shù)據(jù)生存周期管理工具?退役申請\審批\跟蹤\數(shù)據(jù)管理工具數(shù)據(jù)架構(gòu)管理工具元數(shù)據(jù)管理工具數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具數(shù)據(jù)安全管理工具略數(shù)據(jù)管理工具?知識圖譜\深度學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)治理工具全景圖4、數(shù)據(jù)門戶第一章總則第二章數(shù)據(jù)治理的定義和范圍第三章數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)和原則數(shù)據(jù)治理管理辦法第四章組織機構(gòu)及職責(zé)數(shù)據(jù)治理管理辦法第五章企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)第六章數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理第七章數(shù)據(jù)質(zhì)量管理第八章主數(shù)據(jù)管理第九章元數(shù)據(jù)管理第十章數(shù)據(jù)安全管理第十一章數(shù)據(jù)治理考核數(shù)據(jù)管理部第十二章數(shù)據(jù)生命周期管理數(shù)據(jù)管理部第十三章外部數(shù)據(jù)管理第十四章數(shù)據(jù)平臺管理第十五章數(shù)據(jù)應(yīng)用管理第十六章數(shù)據(jù)需求管理第十七章數(shù)據(jù)監(jiān)督管理標(biāo)準(zhǔn)遵守度數(shù)據(jù)是否遵循已定義的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。標(biāo)準(zhǔn)遵守度數(shù)據(jù)是否遵循已定義的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。標(biāo)準(zhǔn)維護度業(yè)務(wù)變更或系統(tǒng)變更，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)更新維護比例。員工培訓(xùn)完成率參與數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)的部門比例、員工比例。數(shù)據(jù)治理意識員工對數(shù)據(jù)治理重要性的認(rèn)知水平?？绮块T協(xié)作效率不同部門間數(shù)據(jù)共享和溝通的順暢度。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄完整率已形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)占數(shù)據(jù)資源的總體比例。數(shù)據(jù)訪問效率數(shù)據(jù)請求的響應(yīng)時間和滿足率。數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)收入數(shù)據(jù)產(chǎn)品或服務(wù)直接產(chǎn)生的收益?？蛻魸M意度提升因數(shù)據(jù)應(yīng)用改進(jìn)的客戶反饋。對業(yè)務(wù)的目標(biāo)貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)治理對業(yè)務(wù)目標(biāo)的貢獻(xiàn)、新產(chǎn)品開發(fā)方面的貢獻(xiàn)。市場響應(yīng)速度基于數(shù)據(jù)洞察快速調(diào)整市場策略的能力。運營效率提升業(yè)務(wù)流程優(yōu)化后的效率提升程度。成本節(jié)約因數(shù)據(jù)質(zhì)量提升，為企業(yè)降低監(jiān)管處罰的金額。風(fēng)險的降低數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理問題數(shù)量明顯降低主要關(guān)注風(fēng)險或不足：1）未建立數(shù)據(jù)治理考核體系2）數(shù)據(jù)治理考核機制落實不到位3）數(shù)據(jù)治理考核指標(biāo)設(shè)計不合理或缺失4）監(jiān)管數(shù)據(jù)通報問題整改不及時思思——從“合規(guī)成本”到“戰(zhàn)略資產(chǎn)”兩個抓手驅(qū)動數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化：信息架構(gòu)統(tǒng)一：定義業(yè)務(wù)對象、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與模型，解決跨系統(tǒng)“數(shù)據(jù)方言”問題，主數(shù)據(jù)調(diào)用占比達(dá)75%；數(shù)據(jù)質(zhì)量閉環(huán)：基于PDCA框架建立質(zhì)量規(guī)則引擎，自動掃描異常,疑點準(zhǔn)確率超80%。過邏輯數(shù)據(jù)湖聯(lián)接全域數(shù)據(jù)，形成完整數(shù)據(jù)體未來…3DAMA：國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會（DataManagementAssociation,又名DAMAInternational,簡稱“DAMA”DAMA通過對業(yè)界數(shù)據(jù)管理