数据治理咨询与实施服务-

随着企业越来越依赖数据来进行业务决策和运营管理， 数据治理 成为了一项重要的任务。数据治理作为释放数据价值的基础,在推动企业 数字化 转型的过程中扮演了“承上启下”的关键角色。城市云数据治理咨询实施服务利用 大数据 、 云计算 、人工智能等技术，参照业界成熟的数据治理方法论并结合业内先进企业数据治理实践经验，帮助客户制定符合自身特征的闭环式数据治理咨询规划、方案。提供数据治理体系框架设计、管理组织设计、 数据管理 办法以及分项数据治理细则与流程设计，帮助企业构建科学的组织架构体系,完善数据治理流程制度与规范,建立数字化协同机制,整合并打通企业内多源、零散的异构数据体系,实现对业务域数据盘点，数据资产目录编目，构建数据资产体系；完善数据权限、数据血缘、数据质量、分级分类等管理体系；识别企业的主数据，建立主数据管理机制，构建数据服务应用对数据资产进行深度加工挖掘价值,面向各业务领域等输出更加全面的数据及统计指标,推动企业数字化转型。帮助企业提升数据质量、一致性和可用性，最终释放数据价值，赋能业务发展，助力企业数字化转型；

城市云数据治理咨询与实施服务具体包括:

一、数据治理咨询

基于数据治理领域方面的领先实践，结合企业的实际需求，帮助企业开展数据治理体系现状分析与评估、数据治理体系设计与规划、数据治理管控机制。以提高企业数据管理和利用效率，促进企业业务发展和数字化转型。

1) 全面评估企业数据治理的成熟度水平，包括数据质量、数据架构、 数据安全 、数据应用等方面。识别数据治理的痛点和问题，如数据孤岛、数据质量差、数据安全风险高等。明确数据治理的目标和方向，为后续的战略规划和实施奠定基础。

2) 基于现状评估结果，结合企业发展战略和业务需求，制定数据治理战略和规划，包括数据治理目标、范围、策略和计划，明确数据治理的重点领域、优先级和实施路径。

3) 设计数据治理组织架构，明确数据治理的决策、执行、监督等机制。制定数据治理流程和规范，规范数据采集、存储、加工、分析、应用、归档和销毁等全生命周期管理。提供定制化的数据治理工具和平台，为数据治理提供技术支撑。

二、数据治理实施

1) 数据资产梳理

识别企业范围内所有数据资产，包括结构化、半结构化和非结构化数据，建立数据资产目录。评估数据资产的完整性、准确性、一致性和安全性。识别数据资产中的问题和风险。根据数据资产的价值和重要性进行分级，制定不同级别数据资产的管理策略。

2) 数据标准体系建设

对数据资产目录中的业务对象定义相应的数据标准，包括命名规范、编码规则、数据格式等。推动数据标准的落地应用。对数据标准进行持续维护和更新。

3) 数据质量管理

制定数据质量检测规则，包括数据完整性、准确性、一致性和时效性等内容。制定不同类型数据的质量要求，建立数据质量监控体系，实时监控数据质量，识别和处理数据质量问题，分析数据质量问题的原因，制定改进措施。持续提升数据质量水平。

4) 数据安全管理

制定数据安全策略，明确数据安全目标和要求。实施 数据加密 、脱敏、访问控制等技术措施。实施数据加密、脱敏、访问控制。确保个人信息和敏感数据不受到未经授权的访问或滥用。

建立数据安全审计和监控体系。制定数据隐私保护政策，遵守相关法律法规。确保用户的数据处理和使用安全合规。针对潜在的安全漏洞及问题，及时采取纠正措施。

5) 数仓分层设计及实施

按照ODS、DWD、DWS和ADS四层架构，进行数仓分层设计，制定并实施数据入湖入仓策略，帮助用户更好地组织、管理海量数据，保护数据安全，提高数据的可访问性和可用性。

6) 数据开发

基于数据应用需求，集成相关数据源系统业务数据，按企业管理决策要求进行数据建模、计算、分析等加工处理，为各层级员工提供数据决策服务，有效赋能企业管理决策。

7) 数据指标设计开发

梳理企业的业务需求、业务流程和关键绩效指标，基于业务主题（会员、订单、商品、营销等）的逻辑关系，构建数据模型、设计和开发数据指标，建立数据指标体系。帮助用户更好地监控业务绩效、识别问题、做出决策，并持续改进业务运营。