本PPT全面阐述了基于数字化转型战略的企业数据治理方法设计思路，从背景分析、方法论、具体实施步骤到组织架构与制度建设等方面进行了详细论述，为企业实施数据治理提供了系统性的指导和参考。

以下是核心内容的总结：

​1、数字化转型背景与影响：

​技术革命历程：从主机、客户端/服务器到互联网、大数据、云计算、人工智能等技术的发展，推动了企业的数字化转型。

商业模式变革：新技术促使企业商业模式从单一、重复建设向开放化、服务化、生态化转变，增强了客户参与度，形成了协作型生态系统。

​2、企业数字化生态环境：

​云架构与平台化：企业需引入云架构及平台化思想，建立厚平台微应用架构，实现资源共享、成本节约和数据共享。

数据架构转型：从以应用为中心向以分析为中心转变，通过云模式集中数据资源，提升数据分析能力和效率。

​3、数据治理方法论与设计思路：

​数据治理范畴：包括数据治理战略、组织角色、政策标准、数据架构管理、数据质量管理、元数据管理等多个方面。

数据管理框架：采用多层次、多维度、多视角的全方位框架，从上至下指导，从下而上推进。

​4、数据治理具体实施步骤：

​数据资产盘点：调研业务系统，梳理业务流程，识别与分类数据资产，进行分级分类。

数据清洗与标准化：通过ETL过程实现数据采集、清洗与转换，确保数据质量；制定技术标准、数据标准和管理制度，实现数据标准化治理。

元数据管理：建立元数据标准，整合元数据资源，提供查询、报告和分析功能，增强数据理解与分析敏捷性。

​5、核心组件与策略：

​主数据建设：建立统一的主数据来源，提升数据一致性和准确性。

真实世界模型与数据仓库：通过真实世界模型反映业务本质，构建数据仓库支持复杂数据分析。

​6、数据治理持久化与延伸：

​持久化机制：更新元数据和标准化治理以反映当前诉求，对新类型数据进行自动化治理。

数据管理延伸：包括数据资产透视、智能搜索与发现、主数据管理、数据模型与生命周期管理等，确保数据治理的长期有效性。

​7、数据治理体系与成熟度评估：

​治理体系架构：建立完整的数据治理体系，保障数据质量，挖掘数据价值。

成熟度评估：通过成熟度模型评估企业数据治理现状，制定战略计划，逐步提升数据管理水平。

​8、组织架构与制度建设：

​建立数据管理团队：明确领导决策层、业务部门、IT部门等角色与职责。

制定管理办法：包括数据需求管理、元数据管理、数据质量管理等，确保数据治理有章可循。

​9、案例与效果：

​通过具体案例展示数据治理在提升数据质量、优化业务流程、支持业务创新等方面的显著效果。

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