文章主旨：

文章围绕企业级数据治理体系的建立，详细论述了数据治理的原则、流程、责任体系及其实施方法。

关键要点：

1. 数据是企业的战略资产，需通过信息架构统一数据语言。
2. 数据治理包括数据生产、应用、质量和源管理的原则，确保数据安全、共享和可用性。
3. 数据治理需要结合变革、运营和IT体系，通过评估和内部审计保障机制有效运行。
4. 业务负责制是数据治理成功的关键，需设置分层分级的数据Owner体系。
5. 数据管理组织需涵盖体系建设者、能力中心、业务伙伴和文化倡导者角色，推动数据治理落地。

内容结构：

1. 数据治理体系的核心原则

• 信息架构管理原则：通过统一数据语言，建立企业级信息架构。
• 数据生产管理原则：数据规划需与业务战略对齐，并包含关键数据举措及其规划。
• 数据应用管理原则：数据共享需满足信息安全要求，跨领域合理共享需求不可拒绝。
• 数据质量管理原则：建立数据问题回溯和奖惩机制，对严重问题追责。
• 数据源管理原则：认证数据源并确保全流程数据质量，禁止非数据源系统修改关键数据。

2. 数据治理的实施机制

• 结合变革、运营和IT体系，通过内控机制进行年度评估与审计，揭示问题并改进。
• 确保数据治理要求落实到业务IT产品和数据库中。

3. 数据管理责任体系

• 按分层分级原则任命数据Owner，包括公司层面和业务领域的数据Owner。
• 数据Owner职责：
  • 负责数据管理体系和信息架构建设。
  • 承担数据质量管理、数据底座建设及争议裁决职能。
• 公司层面的数据管理组织包括：
  • 体系建设者：负责战略、规划和规则制定。
  • 能力中心：开发数据管理的方法、工具和平台。
  • 业务数据伙伴：提供数据解决方案，支撑业务需求。
  • 文化倡导者：推动数据质量责任文化及数据支持决策文化。

文章总结：

本文通过详尽分析企业级数据治理体系的建设，强调数据治理需结合原则、实施机制和责任体系，建议企业从战略层面推动数据治理落地，以确保数据质量和业务协同效率。

流程管理范特西

查看原文：数据治理之道：建立企业级数据治理体系

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流程管理范特西

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