照主数据规范要求进行 数据治理 和IT改造，以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。 管理中心 数据治理的开展离不开组织、流程和政策的建设，管理中心也管理着数据治理过程中公共核心的统一数据源、数据驾驶舱等，满足不同角色的用户拥有个性化的工作台。 父主题： 数据治理框架

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数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责

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华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果

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敏感数据治理 敏感数据治理流程 定义数据密级 定义数据分类 定义识别规则 定义识别规则分组 发现敏感数据 查看敏感数据分布 管控敏感数据 父主题： 数据安全

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负责项目经验共享，收集项目文档及总结报告并在区域内共享； 4、根据项目相关活动及交付情况，进行完成情况审视； 5、发布项目关闭信息。 定制开发服务 定制开发服务分类 大屏、报表定制设计开发：根据客户报表需求，设计报表，并定制开发。 移动端、PC端应用设计开发：按照第三方对账系统要求，开放接口，并提供数据对接测试。

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数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则

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敏感数据治理流程 敏感数据定义 敏感数据主要指未经个人或集团授权被他人使用，有可能给个人或集团带来严重损害的数据。 以《GBT 35273-2020 信息安全技术个人信息安全规范》为例，个人敏感数据有： 个人财产信息 （存款、信贷、消费流水） 个人健康生理信息（体检信息、医疗记录）

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体化八大建设任务。但当前政务大数据普遍存在如下问题： 体制机制缺失：尚未建立政务数据治理体质机制，各级数据资源管理部门和业务部门职责分工不明确，无法持续性开展数据治理工作。 业务目标不清晰：政务数据治理工作仅围绕数据开展，并未以业务目标为导向，围绕相应的业务目标开展数据治理实施工作，导致数据治理价值无法体现

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据需求从线下转到线上。 图7 特色应用场景1 原先x云服务商xx委办局数据只能由大数据治理平台的团队实现数据治理、部门数据治理需要自建平台。现在通过源头治理的模式，赋能委办局使委办局使用数据治理平台治理自己的数据。 图8 特色应用场景2 接口管理统一门户，为业务中台接口、共性力能力接口和数据中台接口提供入口

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部署架构 架构描述： 本架构基于软通动力“云上中台 重明”数据中台企业级数据平台工具链解决方案，围绕业务需求，构建资产、安全、标准、质量、管控等5大企业数据管理体系，基于业务流程场景，开启企业数智之路； 平台采用主流的容器化和微服务架构，具备实现分布式、高可用、故障自动转移、负载均衡、资源可以动态按需扩容等优势；

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华为云大数据上云与实施服务提供：大数据上云迁移支持服务、数据治理样板点服务、大数据平台设计服务三大服务，全方位为客户解决大数据上云过程中遇到的迁移、设计和数据治理难题。 大数据上云迁移支持服务为客户提供迁移调研、迁移方案设计、迁移实施、迁移验收提供专业服务。针对客户大数据平台上云的过程中存在业务停机、数据

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数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别： 级别1是最低级别，数据治理处于初始级别，空白状态，没有相关流程及数据治理管控。 级别2是开始管理级别，仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别，处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法。

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数据治理中心 DataArts Studio Organizations服务中的服务控制策略（Service Control Policy，以下简称SCP）可以使用以下授权项元素设置访问控制策略。 SCP不直接进行授权，只划定权限边界。将SCP绑定到组织单元或者成员帐号时，并没有

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产品WAR包单机部署 TOMCAT上部署数据治理平台 Weblogic上部署数据治理平台 Tongweb6.1上部署数据治理平台 金蝶10上部署数据治理平台 TAS2.8.5上部署数据治理平台 Docker上部署数据治理平台 父主题： 睿治数据治理平台

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通过年度的整体数据治理成熟度评估，了解各维度数据治理现状，并制定可操作性目标，分析差距，制定切实可行的计划，在推进落实计划的过程中，利用季度性实施的数据治理评分卡，针对性地监测度量各业务/IT部门的数据治理情况，持续推进各部门的数据治理水平提升，进而提高整体数据治理成熟度。 年度

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数据治理中心-成长地图 | 华为云 数据治理中心 数据治理中心(DataArts Studio)是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业客户快速构建数据运营能力。

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丰富的工业软件生态，实现价值共享。 建营并重 平台将采用“建设，运营”一体化设计，实现“建设、运营、应用”协同推动，建设方优先作为相应板块的运营主体。在项目建设设计方案阶段，即考虑未来的运营需求。在充分满足项目公共技术需求的基础上，大程度的兼顾“商业运营”需求，实现“自带客户、自带团队”参与建设和运营。

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大数据平台设计服务 服务规格 交付件 大数据平台设计服务-小规模 《xxx客户大数据需求调研表》 《xxx客户大数据方案设计》 《xxx客户大数据云服务开通列表》 大数据平台设计服务-中规模 大数据平台设计服务-大规模 数据治理样板点建设服务 服务规格 交付件 大数据治理样板点建设服务

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数据治理实施专业服务 数据使能设计与实施流程如下图所示： 图1 流程图 上图中的各个流程，可以归类为数据使能专业服务的各个报价项，如下图所示： 图2 报价项 数据管理成熟度诊断：完成初步的业务、数据、系统调研，并基于DCMM数据管理成熟度标准的八大维度给出数据管理成熟度诊断与评估，提供技术路线设计与规划。

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新冠疫情数据治理思考 中共中央政治局常务委员会2020年2月3日召开会议强调：这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考。全民抗疫的过程中，缺乏有效数据支持就是缺乏对于疫情的快速响应机制、缺乏对于医疗资源合理调配的能力。 通过数据治理，我们可以构建开放通用的数据采集接口，提高数据采

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