企业数据治理的十个最佳实践1、找症状，明确目标任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。企业中普遍存在的数据质量问题有：数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等。数据治理数据应用匚罡标准及購码□数曙统一编码□疋流向及寿期□存量数据清洗□数据共享集或□工程资源管理由于这些数据问题的存在对业务的开展和业务部门之间的沟通造成了较大的困扰，产生了很大的成本；各异构的系统中数据不一致，导致业务系统之间的应用集成无法开展；数据质量差无法支撑数据分析，分析结果与实际偏差较大。然而要实现数据驱动管理、数据驱动业务的目标，没有高质量的数据支撑是行不通的。目标：企业实施数据治理的第一步，就是要明确数据治理的目标，理清数据治理的关键点。技术工具：实地调研、高层访谈、组织架构图。输入：企业数据战略规划，亟待解决的业务问题，经营发展需求，业务需求等；输出：数据治理的初步沟通方案，项目任务书，工作计划表;2、理数据，现状分析□增量数据集成L」物资优选应用■〔5 电踱址段皿帆 AfrWWWHfiUtt»魏・暉彗护 m 豉址 IMSl4didHM 曲讣miffiH・ 區 wnii 中 uqwmm 歸・*tw 辻不逢；拿血 JIW 雷怒,H4TKfflrj.ilM.BIT.世曲找事中耳枕■.札 QmEENM 嗣*算尼「曲・了武KWMrtjC*•W-ZPbsaflii 辰义岸一氏 tti+raS^--ftKlfrDJEA-KMJSLfiJfEn馥掳治連切人点nn!M 起艾■席-iflcar-ffln.Bwna_KI 卫直 jMenifflIP..構 H・Fi 隆■嗝月 lih:州到 W 憑零導 Fl“自人 jomxP^9HE
