本项目是某民航集团计划通过建立一个数据资产管理系统，来应对信息技术发展和数据量增长带来的挑战。该系统旨在通过全面梳理、采集和数据分类分级，以及实施保护措施，提升数据管理效率和加强数据安全。目标是确保数据安全可靠，提高使用效率，实现数据最大价值化。通过统一数据管理标准和流程，该系统将支持准确、一致和完整的数据决策基础，促进部门间协作和信息共享，避免信息孤岛，提升数据可用性和访问性，同时有效防范数据泄露和滥用风险。

今天，我们将立足在项目中开展的数据安全治理过程，为大家分享机场集团再数据安全治理方面的实施方法与经验。

数据基本情况调研

在项目起始阶段，我们对机场集团的数据管理情况进行了深入调查和分析。借助我们自主开发的数据洞察先锋工具，迅速获得了数据的多维特征，全面了解了数据状况。同时，通过详尽的调研，我们全面认识到客户在数据获取、整合、质量控制和服务方面存在的问题。

项目实施过程：

一、数据资产梳理

为了实施数据治理，需要收集现有系统的数据模型或数据库结构信息，并将其转换为结构化数据。接着需要获取数据库的访问权限，连接数据库，读取现有系统的数据结构信息，然后将设计模型中的数据项信息更新到实际结构中，形成信息相对齐全的系统实际模型。

在此基础上，需要综合考虑各系统数据覆盖的业务范围、描述的业务对象以及数据粒度等因素，进行数据治理工作的实体对象设计，并建立实体关系，形成数据体系的骨架。

最后，需要对数据模型进行修订和调整，并对数据模型的合理性、完整性、一致性和可用性等方面进行验证，以确保数据模型可以满足各种需求，为后续的数据治理工作提供有力支持。

为了实施数据资源梳理和建立数据资产目录，我们使用数据资源梳理软件工具进行现有系统的数据普查。通过连接数据库，记录各系统数据表的名称、字段数、记录数等信息，并识别非空数据表。针对非空数据表，标识代表业务时间范围的数据项。然后进行二次梳理，形成带有业务时间覆盖范围的统计数据。

结合业务调研和数据模型，对数据表进行分类，识别业务数据、编码数据等，并判断备份数据、临时数据、无效数据、系统数据、空数据等。最后建立数据资产目录，发布数据资产信息，包括数据资源统计结果、数据表所属系统、对应数据模型和部门信息，提供样例数据查看。这样可以实现数据资源梳理和全面建立数据资产目录，为后续数据治理提供支持。

二、数据资产采集

根据梳理出来的数据资产目录，实施数据采集、主题梳理、入库存储及发布工作的过程如下：首先制定数据采集策略，确定数据源和采集方式。然后选择并配置合适的ETL工具，连接源数据库，进行数据采集和清洗，确保数据的准确性和一致性。接下来使用ETL工具对数据进行转换和主题梳理，包括字段映射、合并、拆分等操作。最后将经过清洗和转换的数据加载到目标数据库中，按照数据模型进行存储，并选择合适的存储方案。用ETL方式完成59套系统约300张表的数据采集、主题梳理、入库存储及发布工作。

三、数据分类分级

通过对局方标准研究，理解数据分级分类规则，对识别出的业务数据进行按照局方标准进行分级分类。调研集团现有数据安全产品及其功能，并与数据分级分类结果进行适配，提供了完整的分类分级及安全保障的指南性文件

在本次数据治理工作中，民航集团着重强调系统性解决方案，确保每个环节的有效衔接，实现全面的数据管理。我们深刻认识到数据是组织的重要资产，其质量和可信度直接关系到集团管理工作的成败。

在此过程中，我们注重整体规划，并精准把握细节，旨在解决当前问题的同时，为未来的数据管理奠定坚实基础。我们的目标不仅是提供一套系统，更是与民航集团共同构建一个数据治理的生态系统，使其能够持续受益于高效、规范、可信的数据管理。只有通过协同努力，才能真正实现数据的驱动，并为应急管理工作提供精准决策的支持。

通过本次数据治理工作，我们取得了显著的成果，实现了数据的全面管理和提升应急管理工作的决策精准性。这将为民航集团未来的发展提供有力支持，并推动其在民航行业中取得更大的竞争优势。