建立数据架构原则
第一条：建立企业级数据架构，统一数据语言
企业级数据架构是数据治理的基石，它如同城市的规划蓝图，为企业的数据资产描绘出清晰的布局。通过统一数据语言，不同部门、不同系统间能够实现有效的沟通与协作。这意味着要制定一套通用的数据术语、定义和模型，确保各个环节对数据的理解一致，避免因语义差异导致的数据混乱，从而提升企业整体的数据处理效率。
第二条：所有变革项目须遵从数据管控要求
数据管控犹如企业数据的“交通规则”，确保数据在企业内部有序流动。对于所有变革项目而言，必须严格遵循这些要求。这是因为任何不符合数据管控要求的变革，都可能对整个数据生态造成破坏，影响数据的准确性、一致性和安全性。数据管控组织被赋予一票否决权，就是为了保障数据管控的权威性和严肃性，从源头上把控变革对数据的影响。
第三条：应用系统设计和开发应遵从企业级信息架构
应用系统是企业数据的“载体”和“使用者”，其设计和开发的合理性直接关系到数据的利用效率。关键应用系统必须通过应用系统认证，这一过程就像是对应用系统的“体检”。在这个过程中，信息架构驱动应用架构设计，合理规划数据分布。例如，依据业务需求和数据流向，确定哪些数据存储在本地数据库，哪些数据适合存储在云端，以及如何实现不同数据库之间的高效交互。同时，应用系统数据库的设计和开发要严格遵循信息架构，减少数据冗余，实现接口标准化。这样不仅可以提升系统性能，还能确保数据的一致性和可维护性。
企业级数据架构建设的要求
关键数据的管理：关键数据是企业的核心资产，如同企业运营的“命脉”。对其进行识别、分类、定义及标准化至关重要。数据的定义在公司范围内应唯一，这避免了因多义性导致的数据冲突。数据标准制定要充分考虑跨流程要求，确保数据在不同业务流程中能够顺畅流转，不会因标准差异而出现“堵塞”。
数据资产目录的构建：数据资产目录是企业数据的“导航图”，它必须承接公司各业务环节的使用需求和报告分析最小粒度的要求。这就好比一本详细的地图，不仅要标注出各个地点（数据资产），还要满足不同用户（业务环节）的出行需求（使用需求），以及提供足够详细的信息（最小粒度），以便用户准确找到所需数据。
信息架构与应用架构的协同：信息架构如同企业数据的“大脑”，指导着应用架构这个“身体”的行动。合理规划数据分布，让数据在各个应用系统之间有序流动，避免数据的“拥堵”和“闲置”。应用系统数据库的设计和开发紧密遵循数据架构，减少数据冗余，实现接口标准化，如同为数据打造一条高效的“高速公路”，让数据能够快速、准确地到达需要的地方。
数据管理原则
第一条：数据规划对齐业务战略
数据规划是企业发展的“指南针”，必须与业务战略紧密结合。业务战略规划不能仅仅关注业务目标，还必须包含关键数据举措及其路标规划。这就像是一艘航行的船只，业务战略是目的地，而数据规划则是航线和导航设备。只有明确了关键数据举措和路标规划，才能确保企业在数据驱动的道路上稳步前行，利用数据为业务发展提供有力支持。
第二条：公司数据Owner拥有公司数据管理的最高决策权
公司数据Owner在数据管理中扮演着“船长”的角色，拥有最高决策权。依托ESC（变革指导委员会）决策平台议事，能够汇聚各方智慧，做出科学合理的决策。各数据Owner承担着数据工作路标、信息架构、数据责任机制和数据质量的管理责任。这要求数据Owner不仅要有敏锐的数据洞察力，还要具备强大的管理能力，确保数据管理工作有条不紊地推进。
第三条：关键数据须定义单一数据源，一点录入，多点调用
数据同源是数据治理的“核心密码”。无论是新建应用还是应用重构，产生的新数据都必须通过数据委员会的评审。这是为了确保数据的一致性和准确性。关键数据定义单一数据源，一点录入，多点调用，就像一个精准的信息枢纽，从一个源头获取数据，然后将准确的数据快速传递到各个需要的地方，避免了数据的不一致和重复录入带来的错误。
第四条：谁产生数据，谁对数据质量负责
数据的质量直接关系到企业决策的准确性。“谁产生数据，谁对数据质量负责”明确了责任主体。数据Owner负责基于使用要求制定数据质量标准，且须征得关键使用部门的同意。这一过程需要各方密切协作，数据产生部门要严格按照标准生成数据，数据Owner要持续监控和改进数据质量，关键使用部门要及时反馈数据使用中的问题，共同保障数据质量。
数据治理需要深度融入IT研发过程。业务人员通过使用IT产品提供的功能和服务提升作业效率，因此，对业务数据的管理要求必然要落实到IT产品的操作界面和数据库设计中。例如，在操作界面设计时，要根据数据标准设置输入字段的格式和规则，确保用户输入的数据符合规范；在数据库设计时，要依据信息架构规划表结构和字段关系，保证数据的存储和调用高效准确。这样才能真正落实数据治理的要求，提升企业整体的数据管理水平。
数据应用原则
第一条：数据应在满足信息安全的前提下充分共享
数据共享是企业创新和协同发展的“催化剂”。在满足信息安全的前提下，数据产生部门不得拒绝跨领域的、合理的数据共享需求。这就要求企业建立完善的信息安全保障体系，确保数据在共享过程中的保密性、完整性和可用性。同时，打破部门之间的数据壁垒，促进数据的流通和融合，让数据在不同领域发挥更大的价值。
第二条：信息披露、数据安全管理、数据保管和个人数据隐私保护等必须遵守法律法规和道德规范的要求
在数字化时代，企业必须严格遵守法律法规和道德规范，保护员工、客户、商业伙伴和其他可识别个体的数据。这不仅是企业的法律责任，也是企业的社会责任。企业要建立健全的数据安全管理和隐私保护机制，加强对数据的监管和保护，防止数据泄露和滥用，维护企业的良好形象和用户的信任。
