引言：数据治理模式和应用场景的分析是为了帮助企业了解如何选择适合自身需求的数据治理模式，并确定数据治理在不同场景下的应用重点和方式。在分析数据治理模式时，需要考虑企业的规模、组织结构、业务特点以及数据治理成熟度等因素。常见的模式包括中央集中式、分散式、混合和自治模式，每种模式都有其适用的场景和优劣势。而在分析数据治理的应用场景时，需要关注业务需求、数据安全与隐私保护、数据质量管理、合规要求和监管报告等方面。针对不同的场景，可以制定相应的数据治理策略和流程，以确保数据的质量、一致性和安全性。
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数据治理的模式有哪些？
数据治理的模式指的是在组织或企业中用于管理和治理数据的方法和流程。它描述了数据治理的组织结构、职责分工、决策程序、规则和流程等方面的安排和设计。数据治理的模式可以涉及以下几个方面：
1.组织结构：指数据治理的组织架构和人员配置，包括负责数据治理的团队或部门的设置和职责分工。
2.职责分工：指不同角色和团队在数据治理中的具体职责和责任，例如数据所有者、数据管理员、数据质量专家等。
3.决策程序：指数据治理中的决策流程和机制，包括数据治理策略的制定、规则的设定、数据访问和使用的决策等。
4.规则和标准：指用于指导和规范数据管理和使用的规则、标准和准则，例如数据分类和分级、数据安全和隐私保护等。
5.流程和工具：指数据治理的具体流程和使用的工具和技术，例如数据采集、数据清洗、数据整合等的流程和相应的工具和技术。
通过制定和实施适合组织和业务需求的数据治理模式，可以确保数据的质量、可靠性和安全性，提高数据的可用性和利用价值，并支持组织的决策和业务活动。
而常用的数据治理模式主要包括以下几种模式：
1.中央集中式模式：这种模式下，数据治理的责任和权力由企业的中央团队或者部门来掌控。他们负责制定和执行数据治理的策略、规则和流程，同时也负责监督和审核数据的使用和管理。
2.分散式模式：在这种模式下，数据治理的责任和权力被分散给各个业务部门或团队。每个部门或团队负责管理自己所拥有的数据，并负责制定和执行相关的数据治理规则和流程。
3.大规划模式：从数据应用规划入手，治理现状，规划未来，基于数据资产的未来开展数据治理。
这种模式要求企业全面梳理业务的现状痛点和业务未来发展的愿景，通过对现状的全面盘点和未来需求的规划，在应用场景的范围内规划数据的现状和未来发展。根据蓝图规划中的数据需求，制定全方位的策略，包括新建系统、新购数据源、现有数据系统的升级和细化标准化等。同时，要评估数据需求的可行性，并制定全面的规划体系，划分优先级，有节奏地实现全面的数据治理。这种模式通常是企业的战略项目，由高层推动和领导，要求数据和业务之间的紧密协同。该模式涉及系统改造、升级和业务流程的优化与重塑，是企业整体升级的过程。它要求企业有清晰的战略规划和目标，逐步实现全面的数据治理，为业务的持续发展提供支持。
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数据治理模式的对别
三大数据治理模式的开展方式、适用场景、优劣势和资源投入各不相同：
1.中央集中式模式：基于现有的数据全面进行数据治理，集中式模式主要应用于数据统一存储，由数据团队自己主导的数据治理，一般主导的角色是数据架构师来主导。
这种模式注重数据架构，通过层层向上治理数据直至应用层。这种模式从底层数据入手，基于现有数据基础，逐步进行盘点、建设、治理和应用，对企业整体的数据思维和数据治理水平要求较高。通常适用于数据量庞大而业务应用较轻的技术型企业、政府机构，或者那些具有大量新建和自研系统的企业。
这种模式切入方便，成本可控，重点在架构方面。但需要注意的是，它可能会脱离实际应用，对执行团队的架构能力要求较高，并且成效较慢。
2.分散式模式：围绕数据应用需求进行推进数据治理活动
这种模式被称为单点应用式数据治理模式，通常以现有应用需求为核心进行数据治理。它聚焦于各个业务领域的数据应用和数据治理需求，在有需求、有资源和有驱动力的前提下，按需组织推进数据治理工作。
只有业务部门的深度参与才能有效进行数据治理，并且只有针对业务自身需求进行的治理才能得到业务部门的认可和支持。这种模式通常围绕数据应用的需求展开数据治理，
例如在升级架构、更换平台时，或者聚焦于监管和上报等明确的数据应用场景。这种模式适用于数据应用较为强势，但整体数据认知较弱的企业。
它的数据治理切入较为简单，实践证明，在企业数字化转型初期，许多企业会采用这种模式，逐步探索适合自己的数据治理道路。这种模式有助于拉齐数据部门和业务部门的数据认知，提升企业整体数据治理水平，为未来的数据治理工作提供基础。
该种模式主要由业务部门发起，由数据架构师主导完成的数据治理项目。
这种模式目的明确，切入方便，成本可控，重点在应用方面。然而，由于较轻视治理，可能会出现面子工程和重复治理的风险。
3.大规划模式：全面规划数据应用，通过数据应用推动数据治理，包括数据采集->数据加工->数据盘点->数据服务.
大规划模式。这种模式以全局视角进行规划，覆盖了业务和数据两个层面，重点在于重建风险小，聚焦业务，有利于充分挖掘数据价值。然而，这种模式对组织的协同性要求较高，同时需要高质量、复合型的人才与团队配合。
一般由高层发起，通过战略项目，由业务部门发起，数据、业务部门协作，共同推进系统、流程改进和改造。
这种大规模的数据治理项目一般需要业务架构师和数据架构师共同主导，由高层牵头发起完成。
企业数据治理是一个复杂而长期的过程。在不同的发展阶段，企业会选择不同的数据治理模式，根据组织、数据和应用的现状来平衡目标和现实，选择最适合的数据治理模式。企业数据治理不是一蹴而就的，需要企业不断进行规划、治理、监测和优化。通过数据治理，企业可以改善组织、制度和流程管理体系，并不断提升数据治理管理水平，包括数据标准、数据质量、数据架构和模型以及数据应用等方面的管理水平。数据治理是一个持续循环的过程，需要不断改进和完善。PDCA循环不是在同一水平上循环，而是呈阶梯式上升，每次循环都推动企业的数据治理水平和组织协同性向更高的层级发展，最终实现企业的数字化转型。