为应对数字化转型挑战，企业需要构建高效、可靠的数据管理体系，实现数据价值最大化。概述了企业数据治理框架的构建原则、核心要素以及实施步骤。
一、 框架目标：打造统一数据底座，赋能业务发展
数据治理建立统一的数据底座，实现实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）和自助（Self-service）的数据服务获取（ROAD 体验）。通过优化数据管理和使用，提升各部门工作效率，进而提高企业效益和用户满意度。
二、 核心要素：信息架构为基石，数据标准为准绳
信息架构是数据治理的基础，定义了企业数据的结构和分类。其核心要素包括：
- 数据资产目录: 记录所有数据资源，便于管理和跟踪数据来源、质量和用途。
- 数据模型: 描述业务实体及其关系，分为概念层、逻辑层和物理层，满足不同业务需求。主题域分组将数据划分为有意义的业务领域，如客户、产品或运营，并细化为业务对象和逻辑数据实体，每个实体都包含定义其特征和关联关系的属性。
- 数据标准: 消除歧义、建立统一业务术语，确保企业内部对数据的定义和理解一致。
三、 实施步骤：战略驱动，平台赋能，持续迭代
- 确立数据驱动战略: 避免重复建设和资源浪费。
- 构建组织机制: 建立业务与技术双轮驱动的机制，鼓励自主与合作并重。
- 平台赋能与生态落地: 利用平台工具提升效率，结合实际业务场景落地应用。
- 数据清洁与贯通: 保证信息架构一致性和数据标准贯彻执行，提升数据质量，保障数据安全。
- 数据分析与洞察: 跨领域汇聚数据，利用自助式分析工具和人工智能提升决策效率，推动业务自动化，发掘数据价值。
四、 持续演进：紧密结合业务，适应变化
数据治理是一个持续迭代的过程，需紧密结合业务目标，不断演进以适应快速变化的商业环境。