本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
《强化数据治理，释放数据价值：数据信息专项治理工作开展情况报告》
随着信息技术的飞速发展和数字化转型的深入推进，数据已成为企业和组织最为重要的资产之一，数据在产生、存储、传输和使用过程中也面临着诸多风险和挑战，如数据质量参差不齐、数据安全漏洞、数据合规性问题等，为了有效应对这些问题，提升数据的价值和竞争力，本单位积极开展了数据信息专项治理工作，现将工作开展情况报告如下：
工作背景与目标
在数字化时代背景下，海量的数据在各业务系统中流转，但由于历史遗留系统整合困难、数据标准不统一、数据管理流程不完善等因素，导致数据的准确性、完整性、一致性难以保证，进而影响了决策的科学性、业务的高效性以及客户体验的满意度，基于此，我们确立了数据信息专项治理工作的目标：构建完善的数据治理体系，提高数据质量，确保数据安全，实现数据合规，充分挖掘数据价值，为业务创新和战略发展提供有力支撑。
工作开展情况
（一）建立数据治理组织架构
为保障数据治理工作的顺利开展，成立了以单位高层领导为核心的数据治理委员会，负责统筹规划数据治理战略、制定政策和监督工作进展，设立了数据治理办公室，具体负责组织协调各部门开展数据治理工作，包括制定工作计划、组织培训、推动数据治理项目实施等，各业务部门设立数据管理员，负责本部门的数据治理执行工作，形成了“委员会领导、办公室统筹、部门执行”的三级数据治理组织架构，明确了各层级的职责和权限，确保数据治理工作有序推进。
（二）完善数据治理制度与流程
1、制定数据治理相关制度
出台了涵盖数据质量管理、数据安全管理、数据标准管理、元数据管理等方面的制度文件，明确了数据治理的基本原则、工作流程、考核机制等内容，在数据质量管理方面，规定了数据质量的评估指标、数据质量问题的发现与处理流程；在数据安全管理方面，对数据的分类分级、访问控制、加密存储与传输等作出详细要求。
2、优化数据治理流程
梳理了从数据产生到数据销毁全生命周期的管理流程，重点优化了数据采集、数据清洗、数据转换、数据存储等关键环节的流程，通过流程优化，减少了数据处理过程中的人为错误，提高了数据的准确性和及时性，建立了数据治理流程的监控与反馈机制，及时发现流程执行中的问题并进行调整优化。
（三）开展数据质量提升工作
1、数据质量评估
制定了数据质量评估方案，从数据的完整性、准确性、一致性、时效性等维度对核心业务数据进行定期评估，采用自动化评估工具与人工抽检相结合的方式，确保评估结果的准确性和全面性，对客户信息数据进行评估时，检查客户姓名、联系方式、地址等关键信息是否完整、准确，是否存在同一客户在不同系统中信息不一致的情况。
2、数据清洗与转换
根据数据质量评估结果，针对存在问题的数据开展清洗与转换工作，建立了数据清洗规则库，对错误数据、重复数据、缺失数据等进行修复和补充，对不同格式、不同编码的数据进行统一转换，使其符合数据标准要求，通过数据清洗与转换，显著提高了数据质量，为业务应用提供了可靠的数据基础。
（四）加强数据安全管理
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、数据分类分级
对单位内部的数据进行全面梳理，按照数据的敏感程度、重要性等因素进行分类分级，将数据分为公开数据、内部使用数据、敏感数据等类别，并针对不同级别的数据制定相应的安全保护策略，对于敏感数据，采取严格的访问控制措施，只有经过授权的人员才能访问。
2、数据安全技术措施
部署了数据加密、防火墙、入侵检测系统、数据脱敏等安全技术手段，保障数据在存储、传输和使用过程中的安全，在数据存储方面，对敏感数据进行加密存储，防止数据泄露；在数据传输过程中，采用加密协议确保数据传输的保密性和完整性；在数据使用环节，通过数据脱敏技术对敏感信息进行处理，防止数据被滥用。
（五）推动数据合规治理
1、法律法规遵从
密切关注国家和地方有关数据管理的法律法规，如《网络安全法》《数据保护法》等，确保单位的数据治理工作符合法律法规要求，对涉及用户隐私数据、商业机密数据等的管理进行重点审查，防止出现数据侵权和违规行为。
2、行业标准遵循
遵循所在行业的数据标准和规范，积极参与行业数据治理相关的研讨和交流活动，在内部推广和应用行业最佳实践，不断提升数据治理水平，确保数据在行业内的兼容性和互操作性。
工作成果与效益
（一）数据质量显著提高
经过一段时间的数据治理工作，数据的完整性、准确性、一致性和时效性得到了明显提升，以财务数据为例，数据错误率从治理前的5%降低到了1%以下，数据的及时更新率达到了98%以上，为财务决策提供了更加准确可靠的数据支持。
（二）数据安全保障能力增强
通过数据分类分级管理和安全技术手段的应用，有效降低了数据安全风险，在近期的一次内部安全审计中，未发现数据泄露、违规访问等重大安全问题，数据安全防护能力得到了专业审计机构的认可。
（三）业务决策更加科学
高质量的数据为业务决策提供了坚实的基础，各业务部门能够更加准确地获取和分析数据，深入挖掘数据背后的业务价值，市场部门通过对客户数据的精准分析，制定了更加精准的营销策略，市场推广效果得到了显著提升，销售额同比增长了15%。
（四）合规风险有效降低
图片来源于网络，如有侵权联系删除
通过加强数据合规治理，单位在数据管理方面严格遵守法律法规和行业标准，有效避免了因数据违规而可能面临的法律风险和声誉损失。
工作中存在的问题与挑战
（一）数据治理意识有待进一步提高
虽然通过培训和宣传，部分员工对数据治理的重要性有了一定的认识，但仍有一些员工对数据治理工作不够重视，在数据录入、使用等环节存在随意性，影响了数据治理工作的整体效果。
（二）数据治理技术能力有限
在数据治理过程中，需要运用到大数据分析、数据挖掘、人工智能等先进技术手段，目前单位内部技术人员在这些方面的技术能力还存在一定的不足，对数据治理工作的深入开展形成了一定的制约。
（三）数据治理与业务融合不够紧密
部分业务部门在开展业务工作时，未能充分将数据治理的要求与业务流程相结合，导致数据治理工作与业务工作存在脱节现象，在新业务系统上线时，没有充分考虑数据治理的标准和流程，给后续的数据治理工作带来了困难。
下一步工作计划
（一）加强数据治理意识培训
制定更加全面、深入的数据治理培训计划，针对不同层级、不同部门的员工开展有针对性的培训，通过案例分析、现场演示等方式，让员工更加直观地了解数据治理的重要性和对业务工作的积极影响，提高员工的数据治理意识和数据操作规范。
（二）提升数据治理技术能力
加大对数据治理技术研发和人才培养的投入，组织技术人员参加专业培训和技术交流活动，学习先进的数据治理技术，积极引进外部技术专家和先进的数据治理工具，提升单位的数据治理技术水平。
（三）深化数据治理与业务融合
在业务流程优化和新业务系统建设过程中，提前介入数据治理工作，将数据治理的标准、流程和要求融入到业务流程设计中，确保业务工作与数据治理工作协同发展，建立数据治理与业务部门的定期沟通机制，及时解决数据治理与业务融合过程中出现的问题。
本单位在数据信息专项治理工作方面取得了一定的成绩，但也面临着一些问题和挑战，在未来的工作中，我们将继续努力，不断完善数据治理体系，提高数据治理水平，为实现单位的数字化转型和可持续发展提供有力的数据保障。
评论列表