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本文是2015年12月，刘晨先生受邀代表DAMA China和清华大数据产业联合会参加“证券行业数据模型（SDOM）研讨会”发表的演讲《基于数据模型的数据治理方法初探》。 国内政府、企事业单位对于数据模型、数据标准、数据治理已有多年实践，企业级、行业级数据模型、数据标准的建设范围大、内容广、投入不菲，实为决心、耐心和细心之举措。在大数据产业如火如荼发展之际，业界是否仍然需要数据模型？数据模型与治理如何互为支撑演进？数据模型与治理如何见效落地？一系列问题值得数据从业者深入思考。而银行、证券、保险、通信等数据领先行业对数据模型建设的多年投入，似乎已经从实践层面对这些问题给予了正面回答。 本文以DAMA数据管理知识体系框架和CMMI DMM数据管理成熟度模型为理论基础，从数据架构、数据模型、数据治理、数据标准化等方面的基本概念切入，阐述其内涵与相互关系，结合国外大型金融机构的数据模型实践进行分析，尝试对此领域进行初探。 本文所述观点及实践，主要仍然来源于传统信息化和数据管理领域针对所谓“小数据”的探讨，对于Hadoop、NOSQL数据库等大数据技术环境尚未覆盖。在国外，对于相关领域的实践和探讨已然开始，也希望以此文引发“大数据”从业者对于数据模型和数据治理的思考。 P.S.近期业务繁忙，疏于打理公众号，以至于有热心粉丝怀疑御数坊倒闭了。虽然御数坊粉丝尚不多，但而在此蛮荒一季，公众号掉粉不足十指之数，也足以让我们欣慰。感谢大家不离不弃、长期关注！我们仍将努力前行！下个月，御数坊团队将赴美参加EDW 2016大会，届时仍将带来现场报道，敬请关注！
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