该报告是麦肯锡为XX企业提供的企业架构设计咨询方案，主要围绕数据治理与数据架构展开，旨在解决企业架构面临的关键问题靠谱的炒股配资平台，提升信息系统在数据方面的实用化水平，确保企业架构对信息化项目的有效指导和长期演进。
1. 项目背景与交付物：项目旨在解决XX企业架构的核心问题，包括业务能力建设对IT的要求、IT架构现状与差距、未来提升方向、架构治理及数据治理等。通过提供目标业务能力架构、IT架构现状梳理与诊断、目标IT架构设计、企业架构治理设计等一系列交付物，为企业架构优化提供全面指导。
2. 数据治理的关键方面
角色：设立多层级“数据所有制”，数据治理团队细分为数据督导、数据建模/架构和数据库管理三个团队。明确各团队在企业整体、能力板块、信息系统/项目层面的职责，不同部门根据数据需求设立数据督导，与企业架构管理团队相互协作。同时，给出团队的级别、数量配置及人员投入建议。
要素：涵盖数据设计、数据技术平台、数据生命周期管理和数据治理KPI。数据设计包括数据定义、概念建模、逻辑建模、物理建模和使用者建模；数据技术平台明确数据处理技术实现方式；数据生命周期管理确保数据存储安全、合规且高效；数据治理KPI从完整性、准确性等维度设定考核指标。各要素在不同角色间有明确的职责分工。
展开剩余84%流程：包含9大核心流程，如定义数据对象、保证数据质量、制定与管理数据SLA等。详细说明了每个流程的目标、范围、工作内容、输入输出、控制和衡量标准，各流程在不同角色间协同配合，共同保障数据治理工作的有效开展。
3. 数据治理角色的工作指导原则：数据督导需对数据分类管理，保证数据质量，规范数据存取和使用等；数据建模师应运用特定模型和工具进行数据建模，并与应用系统关联；数据库管理员要遵循逻辑设计进行物理实现，保障数据的可用性、性能、安全等，同时确保业务持续性和数据隐私合规。
4. 数据治理的管理节奏：通过建立数据管控委员会会议、数据督导团队会议、数据建模和管理会议等机制，确立结构化管理节奏。不同会议有不同的参与人员、会议节奏和议程，用于制定战略方向、监督数据工作、解决数据问题、评估性能等，项目中的数据管理团队也会根据进度召开相关会议。
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发布于：广东省