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数据资产和数据治理的区别

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卖家[上传人]：苏****

文档编号：320159523

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数据资产和数据治理的区别数据资产（一）提升数据资产价值1、规划数据资产管理体系，厘清数据资产管理的内容和流程机制2、从数据分析模型、报表、指标和基础数据等层面开展数据资产盘点3、在盘点过程中明晰数据权责，试行数据资产管理机制4、建立数据资产评价体系，设定评价指标，提升我行数据资产价值（二）提升数据资产规范性1、建立企业及数据数据模型，从数据规范和结构上，提升模型的规范性；2、形成企业级数据字典以及日常数据字典管控（三）数据资产可视化1、建立企业级数据资产管理平台；2、建立统一的数据资产门户；3、提升数据资产的数字化支撑能力以及用户MAU。数据治理（一）提升数据治理制度、流程保障1、完善企业级数据标准，覆盖全基础主题和主要监管报送领域，持续推动数据标准落地执行2、建立闭环的数据质量管理流程，持续追踪、考核数据质量提升情况3、将数据治理手段嵌入科技研发工艺，采集元数据信息，提升血缘和影响分析效率4、明晰数据安全分类分级方法，持续推动精细化数据安全访问、使用和处置（二）数据治理核心能力建设1、完善企业级数据标准，覆盖全基础主题和主要监管报送领域，持续推动数据标准落地执行2、建立闭环的数据质量管理流程，持续追踪、考核数据质量提升情况3、将数据治理手段嵌入科技研发工艺，采集元数据信息，提升血缘和影响分析效率4、明晰数据安全分类分级方法，持续推动精细化数据安全访问、使用和处置（三）提升数据治理技术支撑能力1、完善企业级数据标准，覆盖全基础主题和主要监管报送领域，持续推动数据标准落地执行2、建立闭环的数据质量管理流程，持续追踪、考核数据质量提升情况3、将数据治理手段嵌入科技研发工艺，采集元数据信息，提升血缘和影响分析效率4、明晰数据安全分类分级方法，持续推动精细化数据安全访问、使用和处置（四）数据治理培训和宣贯1、完善企业级数据标准，覆盖全基础主题和主要监管报送领域，持续推动数据标准落地执行2、建立闭环的数据质量管理流程，持续追踪、考核数据质量提升情况3、将数据治理手段嵌入科技研发工艺，采集元数据信息，提升血缘和影响分析效率4、明晰数据安全分类分级方法，持续推动精细化数据安全访问、使用和处置

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