（点击上方图片可跳转《数据治理-初始阶段》）接上篇未完成的案例，因为需要删减很多内容，改为很多白话，所以耽搁了文章架构
1、项目背景
2、客户现状
3、解决方案
4、价值
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项目背景
项目背景这个没什么好说，也没什么好看的（就直接忽略不计了）。
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客户现状
深圳***公司从2013年开始搞数据管理，还专门成立了的数据管理部门。这个部门负责建数据仓库和BI系统等，过程中遇到了不少麻烦，我们梳理出来的情况大概是这样的：
(1）数据太乱，谁都说不明白
***公司现在有300多个信息系统，而且还在增加。这些系统的数据模型都是各自为政，没有统一的管理，导致数据乱七八糟的。公司没有一个完整的数据地图，谁也不知道自己手头有多少数据，数据在哪里，怎么来的，要去哪儿，质量怎么样。尤其是那个用了7年的数据仓库，因为人员变动大，现在连负责人都搞不清楚里面的数据是啥情况，每次业务部门要数据，他们都一头雾水。
(2）数据质量差，让人头疼
看到***公司的数据质量挺让人不开心的（跟个小学生作业一样，惨不忍睹）。数据不好用，质量不稳定，想跨部门、跨地区、跨业务线共享数据太难了，数据的利用价值也没法发挥。数据仓库里一堆乱七八糟的数据，比如同一个客户有好几条记录，只是因为名字写法不一样。这些烂数据让数据分析效果大打折扣。系统间的数据也不一致，数据库里一堆没用的数据，分析起来特别麻烦。而且很多数据都躺在各自的系统里或者个人电脑里睡大觉，很少被重新利用。数据准确性也是个问题，比如金额的小数点处理不一致，统计起来误差很大。
(3）数据没规矩，大家各搞各的
***公司没有统一的数据标准，统计方法不规范，意思也不清楚，数据收集和处理效率低。每个系统都自己设计数据模型，导致数据标准不统一，功能重复建设，浪费了很多资源。公司也没有好好管理元数据，数据资产的情况说不清楚，不知道数据从哪来到哪去，这让开发和分析工作特别不方便。数据标准不统一，系统间的数据不一致，导致系统间的对接和信息交换特别难，数据共享成了大问题。
所以，***公司现在急需通过搞一个数据资产管理项目，把数据管理好，统一标准，解决质量问题，让公司的数据资产能看明白、管得住、用得好。
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解决方案
***公司想要像管理金钱和物品一样管理自己的数据，所以我们帮他们建立一个完整的数据资产管理方案。这个方案分为几个部分，主要是为了做到以下几点：让数据像账本一样清晰，数据之间的关系像地图一样明了，数据服务集中管理，数据标准能实际应用，数据质量可以衡量，数据安全能够监控。
3.1. 数据资产管理的总体规划
***公司的计划是分四步走：先摸清家底，看看自己有哪些数据，然后评估一下现在管理数据的能力怎么样，接着建立一个管理体系，最后再建一个管理数据的平台。
知道他们的数据管理有点乱，所以这次重点要做三件事：管理好数据的“身份证”（元数据管理），统一数据的“说话方式”（数据标准管理），保证数据的“健康”（数据质量管理），（下述的事务，你不要看着简简单单几句话，真正做起来，能让你崩溃，这一块需要专业的您和客户作讲解，并双方友好配合，缺一不可）。
(1) 元数据管理
帮助***公司建立一个像字典一样的系统，让全公司都能用同一个“数据字典”。这样，如果上游的数据变了，下游也能知道。这个系统要能全面管理数据的“身份证”，让数据管理人员、开发人员和业务人员都能方便地使用数据。
(2) 数据标准管理
帮助***公司先解决最急的问题，帮他们整理了常用的业务术语，让全公司都说一样的话。他们还打算梳理公司的核心业务，建立一套数据指标体系，并且通过平台来管理这些标准。
(3) 数据质量管理
帮助***公司制定数据标准，建立一个质量检查体系，用一些技术手段，比如去重、校验、规则比对，来保证数据从收集到使用的每个环节都是高质量的。
3.2. 数据管理成熟度评估
我们参考了一个叫做DMM的模型，来评估管理数据的能力。他们发现自己现在处于中等水平，需要改进的地方还挺多，比如数据资产管理组织的角色分工不明确，数据标准不统一，数据质量问题大，需要加强数据资产管理平台的建设等。
3.3. 数据资产调研及梳理
帮助***公司整理数据，就像打扫房间一样，把东西分门别类放好。他们梳理了整个价值链，确定了37个业务领域和83个数据主题（你觉得你需要多久能整理好这么多）。然后，帮他们详细梳理了每个业务领域的所有信息，确定了哪些数据最重要，哪些需要优先处理。
3.4. 数据资产管理体系建设
根据***公司自身的业务特点和信息化的现状，建立了一个数据资产管理体系，包括组织机构、数据标准体系、数据管理办法与流程等，就像建了一个高效的数据生态系统。
3.5. 数据资产管理平台建设
为了落实数据标准和规范数据质量管理，搭了一个数据资产管理平台。这个平台包括数据标准管理、元数据管理和数据质量管理三个部分，就像是数据的家，让数据有地方住，有人照顾，还能保持健康。
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价值
我们搭建的数据资产管理平台，主要关注数据标准、元数据和数据质量这三个重要方面。这个平台就像一个透明的管家，把所有数据管理工作都放在一个界面上，让管理变得统一、自动和开放。
通过这个数据资产管理项目，助力***公司做了以下几件事：
（1）建立了一个数据资产管理体系，就像建了一个大仓库，把人、流程、策略、标准、安全和技术都放在一起，这样公司的信息化建设就有了全面的监管；
（2）搭建了一个数据资产管理平台，从公司的核心业务流程“产供销”出发，把公司的数据资产都梳理了一遍，画了一张数据资产地图。这个平台还能通过分析元数据，帮助企业追踪和溯源业务指标，为公司的管理和决策提供了重要的支持；
（3）建立了一套数据标准和数据标准管理体系，明确了谁来负责管理数据，统一了数据规划和标准。通过这个平台，数据标准可以得到管理、维护和更新；
（4）建立了一个数据质量管理模型，涵盖了数据质量规则的制定、检验、问题分析和整改，就像一个数据医生，从数据的出生到存储、交换、管控，全链条监控数据的质量，以此来提升数据资产的管理水平。
注释：如有失误，望批评指正！感谢各位
后面会写下Windows和liunx的应急响应技巧、容器、还有一些网络安全、数据安全。
后台输入“Windows应急响应手册、linux应急响应手册、数据安全政策、数据安全治理、电力、工业、金融、0731、0830、0911”有相关资料可供下载！