企業資料治理

將資料治理轉為持續運作的工廠模式,標準化分類與品質規則,
提升資料可信度與 AI 使用的合規性。
 

    商務價值

  • 從一次性盤點,轉為持續運作的治理機制
  • 明確資料責任、品質標準與安全存取機制
  • 讓可信資料持續支援 Fabric、Copilot 與企業 AI

      主要交付物

  • 資料治理營運模式
  • 資料域/擁有者/管理員矩陣
  • 分類/品質/存取標準
  • 治理工作流程與 RACI
  • Purview/Fabric/EP4AI 整合藍圖
  • KPI、稽核與月度治理報告

1. 定義資料域、資料擁有者、資料管理員與決策權

明確資料域範圍、責任歸屬與決策權,建立可被執行的治理框架。

2. 標準化分類、中繼資料、品質、存取與生命週期

建立一致的標準與規則,確保資料可發現、可信任、可存取並符合生命週期管理。

3. 執行資料接收、改善、發布、KPI 與稽核,形成持續工廠

以工廠化流程持續接收與改善資料,發布可信資料,並以 KPI 與稽核驅動持續優化。

商務價值

提升資料可信度、
責任清晰度與
AI 合規性

交付物

  • 治理營運模式(Governance Operating Model)
  • 領域/擁有者/管理員矩陣(Domain / Owner / Steward Matrix)
  • 資料分類/品質/存取標準(Classification / Quality / Access Standards)
  • 流程與 RACI(Workflow / RACI)
  • KPI 與稽核報告(KPI / Audit Reports)

下一步

  • Fabric Platform-as-a-Service
    加速平台落地與治理內建
  • Knowledge Grounding
    強化企業知識可靠性與可用性
  • FinCub Intelligence
    驅動資料應用與商業洞察