数据治理流程全景：从规划到持续改进的十个步骤

# 数据治理流程全景
- 数据规划
  - 明确数据战略目标
    - 确定业务需求
    - 确保与公司愿景一致
  - 制定数据治理政策
    - 确立数据使用规范
    - 设计数据治理流程
  - 建立数据治理组织架构
    - 组成数据治理委员会
    - 聘任数据管理员
- 数据采集
  - 确定数据源
    - 内部系统
    - 外部数据提供商
  - 设计数据采集方案
    - 明确采集频率
    - 选择采集工具
  - 实施数据采集流程
    - 自动化采集
    - 手动录入
- 数据存储
  - 选择存储架构
    - On-Premises存储
    - 云存储解决方案
  - 设计存储方案
    - 数据库选择
    - 数据分区策略
  - 数据备份与恢复策略
    - 备份频率
    - 恢复测试计划
- 数据清洗
  - 识别数据质量问题
    - 重复数据识别
    - 缺失数据分析
  - 数据去重与标准化
    - 标准化数据格式
    - 解决同义词问题
  - 数据校验与修正
    - 校验规则定义
    - 修正流程实施
- 数据转换
  - 数据映射与转换规则
    - 定义数据结构
    - 制定转换逻辑
  - 实施数据转换流程
    - 自动化工具使用
    - 转换过程监控
  - 验证转换结果
    - 完整性检查
    - 一致性验证
- 数据质量评估
  - 定义数据质量指标
    - 准确性
    - 完整性
    - 及时性
  - 数据质量评估方法
    - 定量分析
    - 定性评估
  - 数据质量报告
    - 定期发布
    - 改进建议
- 数据安全与合规
  - 数据安全策略
    - 数据安全培训
    - 制定应急预案
  - 数据加密与访问控制
    - 数据存储加密
    - 角色权限管理
  - 数据合规性检查
    - 遵循法律法规
    - 定期合规审计
- 数据共享与应用
  - 数据共享协议
    - 确定共享方式
    - 签署协议文档
  - 数据接口设计
    - API设计
    - 数据传输格式
  - 数据应用案例开发
    - 最佳实践案例
    - 实际应用效果评估
- 数据监控与优化
  - 数据监控指标
    - 性能指标设置
    - 报警阈值定义
  - 实时数据监控
    - 支持实时分析
    - 监控仪表盘设计
  - 问题诊断与优化
    - 识别性能瓶颈
    - 提出优化方案
- 数据治理评估与改进
  - 数据治理评估指标
    - 成功率
    - 满意度调查
  - 收集反馈意见
    - 定期访谈
    - 问卷调查
  - 持续改进计划
    - 定期审查
    - 更新治理政策