首页 >> 解决方案 >> 数据治理解决方案

一、数据治理的意义

信息系统建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。

虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可,但是光有理念是不够的,还需要组织架构、原则、过程和规则,以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。

数据治理是指  从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理  到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。

数据治理工作要站在油气勘探开发生产业务全局角度,重点解决各系统之间的关联问题,实现数据专业上一致性和数据应用共享。


二、核心目标

1、定义、审批、沟通数据战略、政策、标准、架构、流程和度量体系。

2、追踪并保证数据政策、标准、架构和流程的监管合规性和一致性。

3、发起、追踪并监控数据管理项目和服务的可交付成果。

4、管理并解决数据相关问题。

5、理解并提升数据资产价值。

 

三、主数据治理方案

  • 主数据梳理

业务对象主数据梳理;

业务活动主数据梳理。

  • 主数据描述规范制定

主数据描述维度及方法确定

根据业务规范制度及有关标准确定每一个主数据定义、描述及取值规则哦,重点是业务对象主数据确定。

  • 主数据关系梳理

根据业务规则确定所有主数据之间的关系。

  • 主数据治理过程

制定主数据业务管理办法,包括数据责任、取值、审核、发布、应用等业务制度。

  • 主数据管理系统

开发主数据管理系统,利用工具管理应用主数据。

 


  • 专业数据梳理

专业数据梳理可以采用正向逆向两种办法梳理,正向是指根据业务对象和业务活动的组合,梳理应该有那些专业数据,逆向是根据已有的专业数据,逐个确定专业数据的业务对象和业务活动。

  • 专业数据描述规范制定

专业数据的主数据描述,按照主数据描述规定执行;

根据业务规范制度及有关标准确定每一个专业数据定义、描述及取值规则;

专业数据的元数据描述规范制定。

  • 专业数据关系梳理

专业数据的关系梳理采用主数据的关系确定。

  • 专业数据治理方案

对专业数据的主数据进行修改完善;

对每一个专业数据的专业概念进行明确,利用业务制定的规范制度确定专业数据的具体内容及要求;

用公司已有的工具治理专业数据。

制定专业数据业务管理办法,包括数据责任、取值、审核、发布、应用等业务制度,确定数据源头。