在严谨的数据存储与访问规范下 ， 捷信建立大数据平台 ， 将先进技术应用到业务部门 ， 以便更好地使用数据拓展业务 ， 以数据赋能业务 。 同时 ， 公司建立起的数据质量管理流程 ， 将进一步完善数据治理工作 ， 从而形成数据治理工作的闭环 ， 更为有效地为公司的ESG战略服务 。
建立有效的内部机制 ， 各维度监督和规范数据治理效果
捷信在数据治理工作上 ， 设立数据治理相关岗位、推出内部制度、加强员工培训和要求 。 通过这些措施 ， 捷信可以在多层面上监督数据治理的效果 。 首先 ， 捷信制定了数据治理框架 ， 从各个维度对数据治理进行管理要求 ， 第一 ， 要求规范数据治理和数据管理人员的职责和岗位；第二 ， 要求管理不同类别的数据；第三 ， 要求规定数据质量管理流程 ， 确保数据真实性、正确性、连续性、完整性、及时性、有效性和唯一性；第四 ， 要求利用大数据技术提升数据价值 ， 实现业务创新 。 其次 ， 捷信梳理了关键业务流程和关键业务数据元素 ， 对关键业务数据进行定义 。 在公司内部对关键数据认责 ， 以确保关键数据都有相应的数据所有者和管理者 ， 并要求员工对自己管辖流程范围内的数据实行数据管理 。 同时 ， 捷信按照国家法律要求对数据进行分级分类 ， 根据监管机构的标准以及公司业务实践 ， 划分公司数据级别 ， 并按照不同的分级分类进行数据管理 ， 以确保在整个数据生命周期中 ， 合法合规地处理数据 。 此外 ， 采购业内先进的数据治理工具帮助推进数据治理进程 。 具体从业务数据、企业数据目录以及数据质量几个方面加强数据治理 。 利用数据治理工具对数据仓库的部分关键数据进行数据血缘分析 。 而数据质量工具也将对监管要求的标准化数据进行质量检测 ， 以确保能够为监管机构提供高质量的数据 。 捷信从业务属性、技术属性和管理属性进行规划 ， 初步确定了数据治理标准 。 最后 ， 捷信提升公司员工数据治理意识 ， 进行了全员数据素质培训 ， 深入浅出地讲述数据和数据治理的故事 。 以上措施在公司内部的多维度建立起相关机制 ， 进一步规范数据治理效果 。
运用技术手段 ， 结合企业特色 ， 强化未来数据治理
未来 ， 捷信对于数据治理工作的规划相关的具体举措包括 ， 第一 ， 建立统一的数据治理线上应用 ， 存储数据治理相关文档；第二 ， 通过提高数据标准制定 ， 提升数据质量；第三 ， 完善数据目录 ， 数据血缘分析和关键业务系统里的数据字典的完整化；第四 ， 利用先进技术 ， 扩大数据治理工具的使用 ， 将非结构化的数据治理纳入范畴；第五 ， 与集团数据治理部门一起 ， 联合集团其他的数据治理团队 ， 合作提升数据治理和管理能力 。
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