主要观点总结
本文介绍了作者对于数据治理体系框架的理解和构建，提出了自己的“一体两翼”数据治理体系框架。框架包括三大模块：数据价值流（一体）、数据管理活动（左翼）和数据治理活动（右翼）。文章详细阐述了这三个模块的内容及其相互关系。此外，还介绍了其他的数据管理、数据治理框架图，并分析了它们的特点。最后，文章指出了企业数据应用面临的问题和解决方案。
关键观点总结
关键观点1: “一体两翼”数据治理体系框架介绍
作者提出了“一体两翼”数据治理体系框架，包括数据价值流、数据管理活动和数据治理活动三大模块。该框架旨在清晰地体现数据从产生到消费的过程，以及管理和治理活动的关系和相互作用。
关键观点2: 数据价值流的构成
数据价值流包括源端系统、数据底座和数据消费三部分。源端系统指数据产生的业务流及其承载的系统；数据底座负责数据存储和数据加工；数据消费则包括精准营销、精细服务等的五个部分。
关键观点3: 数据管理活动的分类
数据管理活动分为三类，分别是围绕源端系统、数据底座和全局性的数据管理活动。这些活动渗透于整个数据价值流，旨在交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值。
关键观点4: 数据治理活动的介绍
数据治理活动包括战略管理、政策原则、组织文化等。这些活动对数据资产管理行使权力、控制和共享决策，对数据管理活动施加控制和影响。
关键观点5: 与其他数据治理框架的比较
文章提到了其他的数据管理、数据治理框架图，如DAMA车轮图、DMBOK金字塔等，并分析了它们的特点，强调了“一体两翼”数据治理体系框架的灵感来源于这些框架，同时也有所创新。
关键观点6: 企业数据应用面临的问题和解决方案
企业数据应用面临着诸如口径不一致、报表查询慢等问题。为了解决这些问题，需要明确的数据治理和建设思路，如数据标准的规范、数据仓库的搭建等。
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来源：与数据同行 全文共2542字，建议阅读7分钟 最近听某大学的校长讲课，说做学问要严谨，虽然咱们干数据的不是做学问，但很多工作如果不严谨一点，的确也是不行的，比如画一张数据治理体系框架图。 我理想中的数据治理体系框架图应该是业务导向、概念清晰、逻辑合理、边界清晰且能与实践很好的映射，但当前业界给出的各种数据治理或数据管理框架图离以上要求还是有些距离。 因此干脆自己画了一张，姑且就叫作傅一平的 “一体两翼“数据治理体系框架 ，具体见下图。同时我把自己能找到的其它框架图都列在文后，方便大家借鉴参考。 “一体两翼”数据治理体系框架包括三大模块： “一体” ：就是中间的数据价值流，体现了数据从源端业务流产生，然后归集进入数据底座，最后再服务数据消费的过程。 “左翼” ：指数据管理活动
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