该培训方案系统阐述了数据治理的为什么、是什么、怎么做，提供了从理论到实践的全链路指南，适用于企业信息部门、数据团队、业务管理者等不同角色，助力企业构建可信、可用、可运营的数据资产体系。
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一、核心问题与背景
企业数据现状：数据孤岛、质量参差不齐、责任缺位、标准不一、难以共享与融合。
数据重要性：数据是“信息系统的血液”，治理是数字化转型的基础，决定数据价值转化效率。
二、什么是数据治理？
定义（DAMA）：对数据资产管理行使权力与控制的规划、监控和执行活动。
目标：保障数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、可审计与安全性。
定位：数据管理的核心职能，是构建“数据底座”、支撑业务决策与服务输出的基础。
三、数据治理体系框架（DAMA知识体系）
涵盖以下十大职能域：
数据治理
数据架构管理
数据开发
数据操作管理
数据安全管理
数据质量管理
数据仓库与BI
文档与内容管理
元数据管理
引用与主数据管理
四、数据治理四大核心模块
1.数据标准管理
统一语言，支持数据协同共享。
包括：基础主数据、公共代码、关键指标、事务性主数据。
2.主数据管理
管理企业核心业务实体（如物料、客户、供应商）。
强调唯一性、稳定性、准确性，支持跨系统共享。
3.元数据管理
“关于数据的数据”，支撑数据血缘分析、影响分析、资产地图等。
涵盖技术、业务、管理三类元数据。
4.数据质量管理
通过规则库、检测机制、问题池等系统化提升数据质量。
质量维度包括：完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性、有效性。
5.数据安全管理
在数据全生命周期中应用安全策略。
包括权限控制、脱敏、加密、审计等。
五、数据治理实施路径
两种推进方式：
自顶向下：先做顶层设计，制定战略、组织、流程、制度，再逐步实施。
自底向上：以具体项目（如主数据、数据标准）为切入点，快速见效，逐步扩展体系。
关键成功要素：
组织保障：建立数据治理组织架构（如数据治理委员会、数据管家）。
制度流程：制定管理办法与操作流程，明确责权利。
工具支撑：建设主数据平台、元数据管理、数据质量管理等系统。
文化培育：推动数据认责、质量意识、全员参与。
六、案例与实践参考
展示了制造业主数据治理案例，涵盖：
业务架构设计
数据标准化清理
数据中台与SAP集成
主数据运营监控流程
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