证券行业数据治理案例

简化版

面临问题
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数据治理目标
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数据治理框架
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企业数据模型建设
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数据质量方面的经验教训:

数据质量是对数据可用性的提升,而非追求“完美”,不 是为了管理而管理
数据质量问题,是业务和技术部门的共同问题, 需要共同参与解决 数据质量的提升是一个长期持续的过程,其提升 效果会在实施过程中逐步体现,即“利在未来”!
数据质量问题不仅是事后的纠正,即“治污”, 更需要在源头预防,即“防污”- 源头控标准

数据治理总结:
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