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数据管控=“组织挂帅+制度立规+流程管事+工具落地+考核驱动”，用三年时间把数据从“成本中心”变成“利润中心”，让数据真正成为企业第四张报表。

一、总体定位：数据管控到底要干什么

1. 一句话定义
   以“数据资产化”为目标，通过“组织+政策+流程+工具”四位一体，让数据在全生命周期内“质量可控、标准统一、流程合规、成本最优、风险可管”。

2. 三大核心价值
   ① 降低成本：减少冗余存储、重复采集、运维浪费
   ② 控制风险：满足审计、监管、合规（反洗钱、Basel、SOX）
   ③ 提升效率：打通系统壁垒、加快数据供给、支撑数字化运营

二、顶层设计：5 大子体系 + 4 类机制 + 3 层组织

三、数据标准体系：统一“普通话”

1. 标准内容“6 件套”
   定义→分类→属性→编码→命名→应用

2. 10 大主题域（银行示例）
   机构、产品、渠道、合约、交易、账户、客户、员工、营销、公共代码

3. 生命周期“5 步法”
   标准申请→设计→审核发布→落地推广→评估改进

4. 落地策略“3 阶段”
   ① 试点：主数据系统（客户/产品）
   ② 深化：核心、信贷、网银改造
   ③ 全覆盖：全行级标准平台+质量稽核

四、元数据体系：数据“户口本”

1. 三类元数据
   业务元数据（术语、口径）、技术元数据（表、字段、ETL）、操作元数据（调度、日志）

2. 管理流程 4 段
   申请→审批发布→培训使用→评估变更

3. 核心功能
   血缘分析、影响分析、实体差异、数据地图、变更版本管理

4. 工具架构
   桥接器→元数据库→Web 服务→BI/ETL/建模工具接口

五、数据质量管理体系：质量“闭环”

1. 管理框架“4×3”
   4 要素：制度、组织、流程、工具
   3 环节：事前防范（需求评审+源系统改造）、事中监控（规则引擎+预警）、事后治理（清洗+补录+评估）

2. 考核指标 5 维
   完整性、正确性、一致性、及时性、适当性
   示例：客户关键信息缺失率≤0.5%，账户余额差错笔数≤10 笔/月

3. 支撑工具
   稽核引擎→问题管理→知识库→评分卡→报告

六、数据生命周期体系：数据“养老”

1. 四阶段
   创建→使用→归档→销毁

2. 判定 5 要素（量化打分）
   活跃度、及时性、存储成本、运维成本、风险管理

3. 管理手段 5 件套
   存储周期、存储分级（在线/近线/离线）、存储安全、存储审批、服务级别（金牌/银牌/铜牌）

4. 评分规则
   0 分→销毁，0.1-2 分→归档，2.1-4.9 分→使用，5 分→永久/长期

七、数据安全体系：风险“闸门”

1. 三维治理
   安全策略→执行监控→审计评价
   覆盖：身份认证、访问控制、加密脱敏、日志审计、合规报告

2. 技术映射
   数据加密、数据库防火墙、SOA 封装、弱点扫描、入侵检测

八、技术平台：统一“工作台”

九、实施路线图：三年三步走

十、落地保障：让体系“长牙齿”

1. 考核入账
   数据质量 KPI 纳入部门年度绩效，占比≥10%

2. 问题闭环
   质量问题 24h 内分派、7 日内整改、月度复盘

3. 资金机制
   每年 IT 预算中单列“数据治理专项”，占比≥5%

4. 人员认证
   数据责任人需通过内部“数据治理岗位资格考试”持证上岗