导图社区 DAMA-CDGA数据治理工程师-3.数据治理
数据治理是指在管理数据资产过程中行使权力和监控,包括计划、监控和实施,用于指导所有其他数据管理领域的活动,确保根据数据管理制度和最佳实践正确的管理数据。
编辑于2024-03-05 20:16:29不是因为新组织宣布成立或新系统实施上线就要变革,而是人们认识到变革带来的价值而发生行为变化时,变革就会发生。
随着数据领域的快速发展,组织需要改进管理和治理数据的方式,数据管理和数据治理组织需要足够灵活,才能在不断发展的环境中有效的工作,因此,它们需要澄清关于所有权、协作、职责和决策的基本问题。
能力成熟度评估是一种基于能力成熟度模型框架的能力提升方案,描述了数据管理能力初始状态发展到最优化的过程。当一个组织满足某阶段能力特征时,就可以评估其成熟度等级,并制定一个提高能力的计划。
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不是因为新组织宣布成立或新系统实施上线就要变革,而是人们认识到变革带来的价值而发生行为变化时,变革就会发生。
随着数据领域的快速发展,组织需要改进管理和治理数据的方式,数据管理和数据治理组织需要足够灵活,才能在不断发展的环境中有效的工作,因此,它们需要澄清关于所有权、协作、职责和决策的基本问题。
能力成熟度评估是一种基于能力成熟度模型框架的能力提升方案,描述了数据管理能力初始状态发展到最优化的过程。当一个组织满足某阶段能力特征时,就可以评估其成熟度等级,并制定一个提高能力的计划。
3.数据治理
引言
概述
1、数据管理>数据治理
2、数据治理=1/11数据管理
3、数据治理:并不直接管理数据
4、数据治理:是对数据管理的管理
5、数据治理的核心:组织架构、规章
数据治理
定义
是在管理数据资产过程中行使权力和监控,包括计划、监控和实施
职能
是指导所有其他数据管理领域的活动
目的
确保根据数据管理制度和最佳实践正确的管理数据
区别
数据管理的整体驱动力
确保组织可以从数据中获取价值
数据治理
聚焦于如何制定有关的数据决策、人员和流程在数据方面的行为方式
内容
战略、制度、标准和质量、监督、合规、问题管理、数据管理项目、数据资产估值
审计/会计/治理
与其发明新的概念,数据管理专家可以将其他治理的概念和原则应用于数据治理
通常将审计、会计和数据治理放在一起比较,审计员和财务主管设置管理财务资产的规则,数据治理专家制定管理数据资产规则,然后其他领域执行这些规则
数据治理不是一次性行为
治理数据是一个持续性的项目集,保证组织一直聚焦于能够从数据获得价值和降低有关数据风险
IT治理
数据治理要与IT治理区分开
IT治理的作用是确保IT战略、投资与企业目标、战略的一致性
IT治理制定关于IT投资、IT应用组合和IT项目组合的决策,从另一个角度还包括硬件、软件和总体技术架构
数据治理仅聚焦于管理数据资产和作为资产的数据
业务驱动因素
常见
数据治理最常见的驱动因素是法规遵从性,特别是重点监控行业,如金融、医疗
高级分析师、数据科学家的迅猛发展也成为新增的驱动力
很多组织的数据治理是通过其业务信息化管理需求所驱动的,如主数据管理
聚焦
减少风险
一般性风险
数据安全
隐私
改进流程
法规遵从性
数据质量提升
元数据管理
项目开发效率
供应商管理
目标和原则
目标
数据治理的目标是使组织能够将数据作为资产进行管理
提升企业管理数据资产能力
定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、程序、指标、工具和责任
监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动
数据治理提供治理原则、制度、流程、整体框架、管理指标,监督数据资产管理,并指导数据管理过程中各层级的活动
数据治理程序
可持续发展
它不是以一个项目作为终点,而是一个持续的过程
是超越一次性数据治理组件实施可持续发展路径的管理变革
嵌入式
数据治理不是一个附加的管理流程
数据治理活动需要融合软件开发方法、数据分析应用、主数据管理和风险管理
可度量
数据治理做的好有积极的财务影响,但要证明这一点,需要了解起始过程并计划可度量的改进方案
数据治理基础原则
实施数据治理规划需要有变革的承诺
领导力和战略
成功的数据治理始于远见卓识和坚定的领导,数据战略指导数据管理活动,同时由企业业务战略所驱动
业务驱动
数据治理是一项业务管理计划,因此必须管理与数据相关的IT决策,就像管理与数据有关的业务活动一样
共担责任
业务数据管理专员和数据管理专业人士共担责任
多层面
数据治理活动发生在企业层面和各地基层,但通常发生在中间各层面
基于框架
由于治理活动需进行跨组织职能的协调,因此对数据治理项目须建立一个运营框架来定义各自职责和工作内容
原则导向
指导原则是数据治理活动,特别是数据治理策略的基础
基本概念
数据治理与数据管理
数据治理相当于将监督和执行的职责分离
数据治理
总体视角
确保数据被恰当的管理而不是直接管理数据
数据管理
执行视角
管理数据以达到既定的目标
以数据为中心的组织
以数据为中心的组织将数据作为资产进行估值
在生命周期所有阶段进行管理
数据不再作为流程和业务产品的附属
数据治理组织
数据治理可以从政治治理的角度来理解
立法职能
定义策略、标准和企业架构
司法职能
问题管理和升级
执行职能
保护和服务、管理责任
数据治理组织
立法职能
定义策略、标准和企业架构
司法职能
问题管理和升级
执法职能
保护和服务、管理责任
可以有多个层次,以解决企业内不同级别的问题—本地、部门和企业范围
数据治理指导委员会
董事长、书记、CEO
组织中数据治理的主要和最高权威组织,辅助监督、支持和资助数据治理活动
由跨职能的高级管理人员组成
通常根据CDO/DGC的建议,为数据治理发起的活动提供资金
该委员会可能反过来收到更高层级的监督
数据治理委员会
管理数据治理规划(如制度和指标的制定)、问题和升级处理
批准和发布
数据治理办公室
持续关注所有DAMA知识领域的企业级数据定义和数据管理标准,由称为数据管理专员、数据保管人员和数据拥有者等协调角色组成
数据管理团队
与项目团队在数据定义和数据管理标准等方面进行协作、咨询,由聚焦于一个或者更多领域或项目的成员组成,包括业务数据管理员、技术数据管理人员或数据分析师
编制、起草各种制度/指标
本地数据管理委员会
大型组织可能有部门级或数据治理指导委员会分布,在企业数据治理委员会DGC的指导下主持工作,小型组织应避免这种复杂设置
数据治理运营模式类型
集中式
分布式
联邦式
数据管理职责
数据管理活动集中于以下部分
创建和管理核心元数据
通常管理专员负责整理的业务术语表,成为与数据相关的业务术语记录系统
记录规则和标准
通常基于创建和使用数据的业务流程规范,来满足对高质量数据的期望
管理数据质量问题
数据管理专员通常参与识别、解决与数据相关的问题,或者促进解决的过程
执行数据治理运营活动
数据管理专员有责任确保数据治理制度和计划在日常工作或每一个项目中被遵循执行
数据管理岗位类型
数据管理专员
代表他人利益并为组织的最佳利益来管理数据资产
首席数据管理专员
CDO的替代角色,担任数据治理机构的主席,甚至可能是高层的发起者
高级数据管理专员
他们是数据治理委员会DGC的资深管理者
企业数据管理专员
他们负责监督跨越业务领域的数据职能
业务数据管理专员
他们是业务领域的专业人士,通常是公认的领域专家,对一个数据域负责
数据所有者
他们是某个业务数据管理专员,对其领域内的数据有决策权
技术数据管理专员
他们是某个知识领域的IT专业人员,如数据集成专家、数据库管理员、商务智能专家、数据分析师或元数据管理员
协调数据管理专员
这个在大型组织中尤为重要,其领导并代表业务管理专员和技术管理专员进行跨团队或者数据专员之间的讨论
数据制度
包括对数据治理管理初衷的简要说明和基本相关规则
是全局性的
描述了数据治理的“什么”(做什么和不做什么),而标准和规则描述了数据治理的“如何”
数据制度应该相对较少,并且尽量采用简单直接的表述
数据资产估值
定义
是一个理解和计算数据对组织的经济价值的过程
数据生命周期的大多数阶段涉及成本(包括获取数据、存储、管理和处置)
数据只有在使用时才有价值,使用时数据还产生了与风险管理相关的成本
因此,当使用数据的经济效益超过了上述成本时,就会显示其价值
度量价值的方式
替换成本
在灾难性数据破坏事件或者数据中断时,数据替换或恢复的成本
市场价值
兼并或收购企业时作为企业资产的价值
发现商机
通过交易数据或者通过售卖数据,从数据(商务智能)中发现商机获得的收入价值
售卖数据
一些组织为产品或销售将数据打包从数据中获得的洞察
风险成本
它是基于潜在罚款、补救成本和诉讼费用的估价
来自法律或监管的风险包括
缺少必需的数据
存在不应存留的数据
数据不正确造成客户、公司财务和声誉受到损害
风险下降或者风险成本的下降
活动
规划组织的数据治理
执行就绪评估
评估当前组织的信息管理能力、成熟度和有效性,对于制订数据治理的计划至关重要
包括
数据管理成熟度
变革能力
协作准备
与业务保持一致
探索与业务保持一致
数据治理项目必须能够找到并提供特定的价值来为组织做出贡献
制定组织触点
制定数据治理战略
交付物
章程
运营框架和职责
实施路线图
为成功运营制订计划
定义数据治理运营框架
在构建组织的运营框架 时需要考虑以下几个方面
数据对组织的价值
将数据作为最有价值事务的组织将需要一个反映数据角色的运营模式
对于数据是操作润滑剂的组织,数据治理就不那么严肃
业务模式
分散式与集中式、本地化与国际化等是影响业务发生方式以及如何定义数据治理运营模式的因素
文化因素
开展治理战略需要提倡一种与组织文化相适应的运营模式,同时持续的进行变革
监管影响
与受监管程度较低的组织相比,受监管程度较高的组织具有不同的数据治理心态的运营模式
制定目标、原则、制度
推动数据管理项目
推动数据治理项目关键是阐明数据管理提高效率和降低风险的方法
组织如果想从数据中获得更多的价值,则需要有效优先发展或提高数据管理能力
参与变革管理
参与问题管理
问题管理是识别、量化、划分优先级和解决与数据治理相关的问题过程
数据问题管理非常重要,通过解决问题也证明了数据管理和质量的提高
评估法规遵从性要求
实施数据治理
数据治理不可能是一夜之间实现,最佳方式是创建一个实施路线图,说明不同活动间的关系和整体时间框架。在联合数据组织中,根据不同业务线的参与程度、成熟度以及资金来源,可以在不同时间表上执行不同业务线的数据治理
包括
发起数据标准和规程
通过采用标准,组织只需做一次决定,并将其编成一组实施细则,而不再需要为每个项目重新做出相同的决定
数据标准通常由数据管理专业人员起草
数据标准应由数据治理办公室或授权工作组(如数据标准指导委员会)审查、批准和采用
制定业务术语表
数据管理专员通常负责整理业务数据表的内容
由于人们说话用词习惯不同,所以建立术语表是必要的
由于数据代表的是自身之外的事物,因此数据的明确定义尤为重要
目标
对核心业务概念和术语有共同的理解
降低由于对业务概念理解不一致而导致数据误的风险
改进技术资产(包括技术命名规范)与业务组织之间的一致性
最大限度的提高搜索能力,并能够获得记录在案的组织知识
协调架构团队协作
数据治理委员会支持并批准数据架构
发起数据资产估值
数据治理委员会应组织开展相关工作,并为此设置标准
嵌入数据治理
数据治理组织的一个目标是将治理活动嵌入到数据作为资产管理相关的一系列流程中
数据治理的持续运作需要规划
持续性意味着采取行动,保证流程和资金到位,以确保可持续地执行数据治理组织框架
工具和方法
在为某些特定的功能(如业务术语表解决方案)工作选择工具之前,组织应该通过定义总体治理目标和需求来选择合适的工具
线上应用/网站
数据治理也应该能够显示体现,可以通过中心门户或者协作门户提供核心文档
通过LOGO和统一视觉展示,在一个网站上可以帮助建立相应的品牌
业务术语表
业务术语表是数据治理的核心工具
IT部门需要认可业务术语的定义,并将定义与数据进行关联
工作流工具
更大的组织可能会考虑使用强大的工作流工具来管理流程。通过这些工具将流程连接到文档,这在策略管理和问题解决中非常有作用
文档管理工具
协助管理策略和规程
数据治理记分卡
通过自动记分卡的形式向数据治理委员会和数据治理指导委员会报告
实施指南
组织与文化
调整与沟通
度量指标
价值指标
对业务目标的贡献
风险的降低
运营效率的提高
有效性指标
目标的实现
扩展数据管理专员正在使用的相关工具
沟通的有效性
培训的有效性
采纳变革的速度
可持续性指标
制度和流程的执行情况
标准和规程的遵从情况