企业数据治理是确保数据质量、安全与高效利用的关键策略，旨在通过全链路视角，多维度地优化数据管理。面对数据存储分散、算力消耗大、数据质量参差不齐、指标口径不统一等挑战，数据治理显得尤为重要。

        本方案聚焦于五大核心领域：数据存储治理，优化存储结构，提升访问效率；数据算力治理，合理分配计算资源，降低能耗；数据质量治理，通过清洗、校验等手段，确保数据准确性、完整性和时效性；数据指标治理，统一指标定义与口径，提升数据应用价值；数据安全治理，构建多层次防护体系，保障数据资产安全。

        通过实施此方案，企业能够构建规范、高效的数据治理体系，解决模块间沟通不畅、数据增长带来的存储与算力压力，以及数据质量低下等问题。同时，促进数据在全链路（包括数据接入、平台产品、底层架构、数据仓库、可视化平台等）中的顺畅流动与高效利用，为业务决策提供坚实的数据支撑。

        该文档是集团企业数据治理总体解决方案，针对企业数据治理中的存储、算力、质量、指标和安全等方面的问题，提出了全面的治理方案，旨在提升数据管理水平，保障数据质量和安全，提高数据价值，具体内容如下：

1. 数据治理背景

1. 治理定义与背景

    - 数据治理是从数据全链路视角，运用多种手段多维度管理数据，以提供高质量数据、构建健康治理体系的管理概念。

    - 企业面临各模块规范性差、数据增长快、质量差、口径不统一等问题，影响数据管理和应用。

2. 治理范围与维度

    - 涵盖数据接入、平台产品、底层架构、仓库、可视化平台、指标口径等全链路。

    - 治理维度包括存储、算力、质量、指标、安全治理等。

1.  数据存储治理

1. 现状及背景

    - 数据增长加速，存储成本剧增，增长不可控，价值难衡量，资源浪费严重。

2. 目标与解决方案

    - 目标：实现数据增长可控、价值可衡量、成本可降低。

    - 解决方案

        - 自动化治理：建立数据增长预测、评估及监控体系，通过生命周期管理和规则治理实现自动化，针对异常增长采取专项或应急举措。

        - 智能化治理：基于数据资产目录盘点和价值评估，对数据进行分类存储保障和治理，建立成本分摊机制。

        - 运动式治理：全链路治理手段包括数据登记、采集过滤、价值评估、资产目录管理、生命周期管理等，处理无效、重复、错误、低价值数据，优化存储架构。

1.  数据算力治理

1. 问题分析

    - 存量任务问题多，新增任务无查重，存在无价值任务，平台缺乏治理产品，计算引擎利用效率低，算力使用粗放。

2. 整体架构与任务治理流程

    - 整体架构：提升有效算力占比，包括获取无效任务、建立治理规则引擎、评估效果、建立闭环产品；提升平台计算资源利用效率，如Hive - Spark迁移、优化诊断工具、任务分发、混部部署；建立算力增长可控体系，实现算力量化、任务价值量化、健康度监测和管理。

    - 任务治理流程：通过识别引擎判断任务有效性，治理策略引擎处理无效任务，收益模型量化治理效果，治理闭环系统反馈并迭代优化。

1.  数据质量治理

1. 整体架构

    - 涉及大数据委员会、平台产研、业务方等多组织，通过数据标准定义、系统稳定性标准设定、质量管理平台、问题分析工具等，结合上线流程、监控流程、值班流程等，实现质量治理。

2. 质量管理平台功能

    - 数据质量管理平台（DQMT）：提供事中监控、事前排查、事后分析、问题跟进、知识沉淀功能，具备隐患排查、监控报警、质量分析核心功能，保障质量透明度。

    - 隐患排查：实时监控全平台系统变更，定位隐患，评估影响，定时报警。

    - 监控报警：采用多场景多频次监控策略，及时暴露和定位异常，跟踪累计趋势。

    - 质量分析：分析项目数据质量，诊断模型合理性和历史运行状况，提供解决方案，提升质量意识。

1.  数据指标治理

1. 背景与整体框架

    - 解决业务方、大数据平台、数据治理组等多方协作中的指标问题，通过一站式指标开发平台实现业务口径统一，包括服务层、存储层、技术层，涉及指标注册、认证、加工、查询等功能，保障数据质量、控制成本、提升管理效率。

2. 一站式指标平台功能

    - 实现开发流程、注册认证、生命周期管理线上化，支持指标订阅和变更通知，提供多种查询和分析功能，通过监控平台实现准确性和一致性监控，包括异常监测、链路归因、业务归因等。

1.  数据安全治理

1. 安全架构与操作规范

    - 安全架构：包括大数据安全专项（加密、外发权限、落地追溯、权限评审）、安全操作规范（数据产生、存储、使用的安全要求）。

    - 安全操作规范：明确数据产生时资产和定级，存储时禁止敏感数据明文落地，使用时遵循审批、最小化原则并脱敏授权。

2. 敏感数据处理与审计

    - 敏感数据处理服务：建设敏感数据地图、密钥托管、大数据脱敏能力，提供多种处理函数和输出方式，加强权限管控。

    - 安全审计

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