数据治理实施方案

 # 1 现状调研与 分析 现状诊断报告及未来改 1）基于对现状评估、行业研究的总结，诊断现有数据架构的差距，明确数据应用机会点 2 ）结合技术落地性与企业建设能力，出具现状诊断报告和未来建设策略 进建议 业务访谈与系统调研 1 ）梳理农业厅现有业务发展现状、内部管理及运营需求，发现业务发展、内部管理、持续运营对数 据的实际需求 2 ）梳理农业厅现有应用系统以及数据平台现状，明确数据存在的问题和需求 《现状调研总结报告》(PPT) 《数据架构现状诊断及未来改进建议 报告》 (PPT) 数据架构方案设计 2 数据治理方 案设计 数据化应用场景设计 1）数据资产目录设计：基于企业价值流梳理数据主题域分组、主题域、业务对象、逻辑实体、属性 《数据架构咨询方案设计》(PPT) 2 ）数据模型设计：基于资产目录设计数据主题域模型、概念模型和逻辑模型 《数据模型设计模板》 (EXCEL) 3）数据标准设计（数据定义、业务规则），定义标准的业务含义和规则 《数据标准梳理模板》 (EXCEL) 4）数据分布设计：梳理信息链、数据流、可信数据源等，明确核心数据在业务流程和IT系统上流动 《数据分布梳理模板》 (EXCEL) 的全景视图 《数据质量说明书》 （WORD) 5）基于数据质量评估模型，持续评估数据问题、调整、巩固数据治理的成果 1 ）通过对业务数字化断点的识别，制定数据应用场景清单，进行数字化应用场景价值排序及规划实 施节奏 《数据应用场景规划及试点场景设计》2 ）设计典型数据应用场景，包括数据和IT系统规则，并分析支撑场景落地对于企业的业务部门能力、 (PPT/WORD) 流程方面的优化要求 数据治理体系规划 1 ）规划数据治理组织架构：业务与IT的数据管理关系、数据治理委员会、核心组织机构的设计 2 ）设置数据治理岗位，明确职责分工 3）定义数据治理政策、制度以及流程规范 1）平台架构设计：基于数据平台未来发展和当前应用场景，构建可扩展的数据平台架构 2 ）设计数据分层架构、平台部署架构、集成架构 1）数据集成开发与实施：数据集成调研、数据采集等 2 ）数据建模和数据开发：物理模型设计&开发、 ETL开发 3）数据资产开发与实施：开发落地数据标准和数据资产、数据质量规则、数据服务、原子指标等 2 ）输出技术支持报告，一定时间远程技术支持 《数据治理体系规划报告》(PPT) 系统方案设计 3 数据治理平 台实施 系统实施 P 《数据集成和分层架构方案设计说明 书》（PPT/WORD） 《数据平台配置说明书》（WORD） 《数据集成及开发脚本》（WORD） 上线验收&技术支持 1 ）组织项目结项汇报，编制培训课件 《验收测试报告》 、《培训课件》、 《技术支持报告》 1