xx集团IT治理架构下的数据处理服务建设方案

为支撑xx集团数字化转型战略，实现数据资产的价值最大化，并确保数据处理活动的合规、高效与安全，特制定本集团IT治理架构下的数据处理服务建设方案。本方案旨在构建一个统一、敏捷、可信的数据处理服务体系，将其深度融入集团整体IT治理框架。

一、 目标与原则

1. 核心目标：建立与集团业务战略协同的数据处理能力，实现数据在采集、存储、加工、分析、应用与归档全生命周期的规范化管理与价值提升。
2. 核心原则：

• 治理引领：在集团IT治理委员会的统一指导下，明确数据权责，制定数据标准与政策。

• 服务导向：以内部服务形式，为各业务单元提供稳定、可靠、易用的数据处理能力。

• 安全合规：严格遵循国家法律法规与行业监管要求，保障数据安全与隐私。

• 技术赋能：采用先进、可扩展的技术架构，支撑海量数据的高效处理与智能分析。

二、 治理组织与职责
在集团现有IT治理结构（如IT战略委员会、IT管理办公室）下，设立专项的数据治理分委会或工作组，其核心职责包括：

1. 制定与审批数据管理战略、政策、标准及流程。
2. 决策与仲裁数据处理服务中的重大事项与争议。
3. 监督与评估数据处理服务的绩效、安全与合规状况。
4. 业务部门：作为数据域所有者，负责定义业务数据需求、质量规则并参与验收。
5. IT部门（数据处理服务团队）：作为执行层，负责技术平台的构建、运维、安全防护及日常服务交付。

三、 数据处理服务核心架构

1. 统一数据基础设施层：建设或整合集团级数据湖/数据仓库，提供弹性的计算与存储资源，形成数据处理服务的物理基础。
2. 数据集成与开发层：建立统一的数据集成平台，支持批流一体的数据采集与同步。提供数据开发套件，实现数据清洗、转换、建模（ETL/ELT）作业的可视化开发、调度与监控。
3. 数据资产管理层：构建数据资产目录，实现数据资源的可视化、可检索。实施数据血缘追踪与影响分析，保障数据质量稽核与提升流程的落地。
4. 数据分析与服务层：提供多维分析、即席查询、报表工具及数据API服务，将处理后的数据安全、高效地交付给BI系统、业务应用及数据科学家。
5. 数据安全与隐私保护层：贯穿所有层级，实施数据分类分级、访问控制、加密脱敏、安全审计及隐私计算等能力，确保合规。

四、 关键流程与制度

1. 数据需求与接入流程：规范业务部门数据需求的提报、评审、开发与上线流程。
2. 数据开发与运维流程：遵循标准的开发运维（DataOps）实践，实现数据处理任务的敏捷开发、持续集成与自动化部署。
3. 数据质量管理制度：确立数据质量度量指标、核查规则、问题发现与闭环整改机制。
4. 数据安全与合规流程：制定数据安全事件应急预案、合规审计流程及员工数据安全培训制度。
5. 服务管理与SLA：定义数据处理服务的服务水平协议（SLA），建立服务台、事件管理与容量规划流程。

五、 技术实施路线图

1. 第一阶段（基础建设，6个月）：完成治理组织筹建与核心政策制定；搭建统一数据平台基础框架；实现关键业务系统的数据汇聚与基础主题域建设。
2. 第二阶段（能力拓展，12个月）：完善数据资产管理与数据质量工具链；扩展数据分析与服务能力，支撑多个业务场景的深度用数需求；强化安全防护体系。
3. 第三阶段（优化与智能化，持续）：深化DataOps实践，提升处理效率与自动化水平；探索AI在数据治理（如自动分类、质量检测）和数据分析中的应用；持续优化服务，推动数据文化普及。

六、 成功保障措施

1. 高层支持与资源投入：确保治理组织的权威性与必要的预算、人力资源。
2. 分步推进与试点先行：选择高价值、易实现的业务场景作为突破口，树立标杆，快速见效。
3. 培训与文化建设：针对不同角色开展数据素养与技能培训，营造“用数据说话、依数据决策”的文化氛围。
4. 持续度量和改进：建立涵盖服务效率、数据质量、业务价值等多维度的度量体系，驱动服务持续优化。

通过本方案的实施，xx集团将构建起权责清晰、流程规范、技术先进、安全可靠的数据处理服务能力，为集团成为数据驱动的智慧企业奠定坚实基础。