顺丰数据治理实践_解密.pdf
这份文档主要介绍了顺丰科技在企业数据治理方面的实践经验，内容涵盖了数据治理的整体框架、演进路线、实践方法以及具体案例。
**核心内容：**
* **数据治理总体介绍：** 阐述了顺丰数据治理的总体目标是构建长治久安的数据治理体系，整合沉淀公司公共数据资产，并支撑业务和科技的数据需求。介绍了顺丰数据治理体系的演进路线，从2020年之前以业务需求驱动，各领域能力分散建设，到2020-2021年支持业务分析和经营决策，逐步完善数据治理能力，再到2022年及以后以高效支持经营决策和业务运营提效为目标，构建数据治理体系。
* **数据治理框架：** 顺丰数据治理框架包含政策规范、治理核心、指引、治理组织和平台工具五个部分。治理核心包括数据生产管理、数据消费管理、元数据管理、主数据管理、交易数据管理、指标数据管理、数据安全管理和数据质量管理。组织方面，涉及数据治理委员会、治理工作组（业务侧和科技侧）、业务数据Owner、业务科技Owner和平台方。
* **数据治理实践分享：**
* **治理组织建设：** 介绍了数据治理委员会、治理工作组（业务侧、科技侧）、业务数据Owner、业务科技Owner和平台方的职责，明确了各方在数据治理中的作用和分工。
* **主数据管理平台：** 顺丰构建了主数据管理平台，实现了主数据的全生命周期管理、线上化、服务和安全管理。
* **数据质量管理平台：** 介绍了数据质量管理平台的功能，包括质量问题管理、问题分析、规则配置、监控告警等，并与元数据和血缘分析相结合，提供个性化质量专题。
* **数据市场：** 顺丰建立了数据市场，作为官方高质量数据资产共享平台，提供整合各领域官方数据资产、在线查数、取数和数据合规共享的功能。
* **数据安全管理：** 介绍了数据安全分级、标识和管理规范，保障数据安全。
* **数据治理工作的关键要素：** 强调了高层领导的支持、运营组织（业务+技术）协作、考核与激励结合、以及长短结合、分阶段实施的重要性，并参考了美的、华为、阿里、腾讯的数据治理经验。
* **主数据治理关键步骤：**
1. 识别主数据 & 明确主数据的Owner
2. 数据标准制定
3. 确定可信业务源系统
4. 数据质量监控与提升。
* **主数据的识别视角：** 从业务视角、管控视角和技术视角分析，识别公司的主数据。
* **主数据的管理范围：** 阐述了主数据管理范围，包括七大特性和三个视角，以及不同类型的主数据。
* **各类主数据Owner & 职责分工：** 明确了业务数据Owner、业务科技Owner和平台方的职责分工。
* **主数据的管控模式设计：**介绍了注册发布、共同控制、集中管理和数据合并四种主数据管控模式及其特点。
* **主数据的管理成熟度评估：** 采用MD3M模型评估主数据的管理成熟度。
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