1.项目管理以及方法论、工具带入
引入外部实践,搭建数据治理组织,制定项目计划并有序推进
设计可落地的数据治理流程(如流程与数据梳理方法、主数据和元数据规则制定方法、数据质量与认责机制、数据安全、数据存储与应用以及项目推动激励等)
主导数据治理试点项目,形成标准化推广模板。
2.对接需求梳理
与需求梳理部门对接,清楚管理重点和对数据的核心诉求(如高管需要的经营分析指标、业务部门需要的日报表数据)
理解业务流程圈与数据流向圈,理解关键冲突点(如多系统间数据重复录入),据以确定原始数据源。
3.规则设计
制定数据标准(如“客户名称”在全集团的统一定义与采集规范),为数据信息的记录完整、规范、可启溯打基础
设计数据质量校验规则(如销售订单必须关联合同编号,订单日期≤发货日期≤收款日期防止时间倒置等)
构建数据质量治理与安全管理机制,设定不同层级数据质量责任人,设置数据权限规则。
推动业务部门进行历史数据进行清洗和迁移。
4.推动落地
协同IT部门将规则嵌入系统(如ERP必填字段配置)
培训业务人员,教会业务部门自主维护标准(如“主数据新增申请流程”),并指导输出业务执行操作手册。
输出数据治理相关内部操作手册(如“数据质量问题排查SOP")、建立数据治理相关制度