一、总体结构
《数据治理架构流程图》（Data Governance Architecture Flowchart）
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水平结构：流程图采用水平组织，显示从数据源到数据应用的进程。
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垂直结构：每个水平部分进一步划分为垂直列，代表数据治理的不同方面。
二、关键部分
1.数据源（底部）
列出各种数据源，如 ERP 系统、MES 系统、BPM 系统、CRM 系统和 SCM 系统。
2.数据采集（底部）
显示数据采集方法：
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人工录入
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Import/Export（进口/出口）
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数据整合（Data Integration）
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自动采集（自动采集）
3.数据治理（中间）
这是流程图的核心，分为几列：
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主数据管理（主数据业务管理）：包括模型管理、代码管理、数据管理、集成管理。
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模型管理（模型管理）：模型定义、属性维护、关系管理、参数数据。
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代码管理（编码管理）：代码应用、规则定义、代码维护、代码查询。
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数据管理（Data Management）：数据映射、数据保留、数据查询、数据备份。
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集成管理（集成管理）：界面管理、界面开发、界面控制、门户集成。
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主数据标准（主数据标准）：标准定义、数据字典、分类规范、标准查询。
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主数据质量：质量检查规则、清理和转换、数据追踪、质量报告。
4.数据管理生命周期（左）
表示数据管理的周期性。
5.数据安全（右）
强调整个过程中数据安全的重要性。
6.顶部部分（数据应用和目标）
列出了有效数据治理的预期结果：
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数据应用（数据应用）
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实现数据共享（实现数据共享）
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提高数据质量（提升数据质量）
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降低运营成本（缩减运维成本）
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降低数据风险（降低数据风险）
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改善决策支持（改善决策支撑）
7.流程管理（流程管控）、标准管理（标准管控）、系统监控（系统监控）和组织架构（组织架构）
这些是支持核心主数据管理的附加治理层。
8.主数据管控和主数据分发
这些部分详细介绍了主数据的控制和分发过程。
9.维护（maintenance）部分
展示数据变更请求的生命周期，包括申请，批准，冻结，解冻和失败。
总体目的：
该流程图直观地展现了数据治理从数据采集到应用利用的全过程，突出了主数据管理、标准、质量、安全性以及数据整个生命周期的重要性。
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