数据治理并不是某一个系统应用，而是一个以系统工具为支撑、管理机制为基础的体系工程。工业企业数据治理体系包含：数据管控、主数据管理、元数据管理、数据指标管理、数据质量管理等12项内容。
工业企业数据治理体系
数据治理总体流程框架
数据管控是一套以数据治理相关组织和人员为核心的，涵盖企业数据治理制度、流程、考核等各个方面的执行保障机制，其本质是通过建立高质量的人才队伍和严明的制度体系来确保数据战略被正确落实。数据管控体系包括组织架构、制度规范、执行流程、培训宣传和绩效体系等内容。
主数据是指满足跨部门业务协同、反映核心业务实体状态属性的基础信息。简单理解就是各公司和业务部间共享的数据，要求属性稳定、准确度高、协调一致且可唯一识别。
常见主数据：客户、供应商、物料、组织和员工、设备、财务等
元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是关于数据的数据。
通常元数据分为三类：
1
业务元数据
业务元数据包括业务名称、业务定义、业务描述，简单可以理解为业务术语。业务元数据可以协助用户理解和使用企业环境中的数据，比如通过查看业务元数据可以清晰理解各指标的含义、统计口径及计算方法等信息。
2
技术元数据
技术元数据描述有关数据的技术细节、存储数据的系统、以及系统间的数据流转过程。
3
操作元数据
操作元数据描述处理和访问数据的细节，如执行日志、错误日志、调度异常处理等。
实现指标标准化、统一数据指标标准，可以规范企业业务统计分析语言，帮助企业提升数据质量，实现数据资产化。
企业指标管理常见问题：指标口径不统一、指标体系不完整、指标问题追溯难。
数据质量好坏衡量标准：完整性、准确性、一致性和及时性。
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