基于数据模型的数据治理方法（PPT）

国内政府、企事业单位对于数据模型、数据标准、数据治理已有多年实践，企业级、行业级数据模型、数据标准的建设范围大、内容广、投入不菲，实为决心、耐心和细心之举措。在大数据产业如火如荼发展之际，业界是否仍然需要数据模型？数据模型与数据治理如何互为支撑演进？数据模型与数据治理如何见效落地？一系列问题值得数据从业者深入思考。而银行、证券、保险、通信等数据领先行业对数据模型建设的多年投入，似乎已经从实践层面对这些问题给予了正面回答。

本文以DAMA数据管理知识体系框架和CMMI DMM数据管理成熟度模型为理论基础，从数据架构、数据模型、数据治理、数据标准化等方面的基本概念切入，阐述其内涵与相互关系，结合国外大型金融机构的数据模型实践进行分析，尝试对此领域进行初探。

本文所述观点及实践，主要仍然来源于传统信息化和数据管理领域针对所谓“小数据”的探讨，对于Hadoop、NOSQL数据库等大数据技术环境尚未覆盖。在国外，对于相关领域的实践和探讨已然开始，也希望以此文引发“大数据”从业者对于数据模型和数据治理的思考。

本文来源御数坊，作者刘晨

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