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标题: DAMA知识体系解读（3）数据治理 [打印本页]
作者: 168主编    时间: 2020-12-29 19:45
标题: DAMA知识体系解读（3）数据治理
数据治理是数据管理的核心职能，数据治理关联图：
一、概念
IT治理是做出有关IT决策、IT应用组合和IT项目组合的决策。要保持IT的战略投资与企业战略目标的一致性。（书中提到了一个IT治理的标准：COBIT）
数据治理是通过连续性的计划和持续改进的过程来完成的，出发点是以数据资产管理为核心。从数据管理的关联图中可以看到，数据治理是处于其中心位置，位于其他数据管理职能的控制地位。
管理屋顶图
除了持续性的改进，数据治理的另外一个标志就是共同决策。有效的数据管理工作需要跨组织边界和系统边界。
数据管理制度是确保对数据资产进行有效控制和使用的业务职责问责制度。用以明确数据管理专员的管理职责。数据管理专员代表数据所有者的利益，要以全局视角来确保企业数据质量和数据的有效使用。数据管理制度可以确保数据专员的工作有效开展。数据管理专员的三个层次：
数据治理是由高级数据管理专员和协调型数据管理专员所制定的高层次的数据管理制度决策，是高层级的、规划性的数据管理制度活动。（笔者注：这里的数据管理制度，个人理解并非是我们平时说的写个管理制度、一个纸面上的规定。而是一种体现了管理理念、思想的一系列强制性的、文化性的规定。而数据治理就是制定这些规定的活动，并且是持续性的优化、改进、宣贯、监督执行。所以，书中说到数据管理制度职责也存在于数据治理以外的其他数据管理职能中，这是一个共同参与、共同决策的工作。）
数据治理职能的范围：
二、数据治理组织
数据治理也可以有许多种不同的组织模式（类似国家政体）：无政府状态、专政独裁以及两者之间的模式。可以采用单一决策（有些情况下也不存在什么风险），但推荐的数据治理模式是让所有相关者共同决策和风险控制。
数据治理体系的原则：
数据治理的跨职能团队：
数据治理的工作职责：
大型组织可能设立其分支机构的数据治理委员会，由企业的数据治理委员会统一管理。小型的组织则会简化数据治理的组织模式。企业里面的数据管理服务组织（DMS），可能是集中的，也可能是分散的，或者是一个集中的管理多个分散的。集中式的DMS称作数据管理卓越中心（COE）。DMS组织中包含很多数据管理专业人士（比如数据架构师、数据建模师等），他们与数据管理专业人士，组成了数据管理利益共同体（COI）。
数据管理执行官负责领导数据管理职能，向CIO报告，负责协调数据管理、数据管理制度和数据治理工作，是帮助CIO专门管理数据和信息资产。数据管理执行官负责数据管理服务组织的工作，包括人员配备、技能开发、预算和资源分配、管理度量指标、跨业务和IT组织的协作以及支持数据管理所需的组织和文化变革，与其他职能的领导紧密合作。数据管理执行官负责实施数据治理委员会的决策，充当运营协调员。与首席数据管理专员合作，维护组织数据战略并监督数据管理项目。
数据治理办公室是用来协调数据治理与管理制度所需的沟通、信息收集和决策制定的机构。为业务数据管理制度职责组织提供全面的支持工作。
数据管理组织示意图

三、数据治理活动
依据数据治理的职能范围，介绍每个职能的各项活动，以便全面实施组织内的数据管理职能。
1、数据战略
数据战略是保持、提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划。与企业目标相结合，利用信息达到竞争优势。所以数据战略必须对业务战略中固有的数据需求进行理解，通过这些数据需求驱动组织的数据战略。数据战略是制定数据架构的决策依据，同时数据架构也支持数据战略的落地，同时指导其他决策。
数据战略一般是在CIO和数据管理执行官的指导下，由数据治理委员会制定和管理，其他高级管理人员可以保留对数据战略的决定权，通过共享权限与其他相关方保持良好的合作关系（跨职能合作）。
数据治理的可交付成果：
2、数据政策
数据政策是对数据治理基本规则的描述，这些规则贯穿数据和信息的整个生命周期。数据政策是基础性、全面性和业务性的描述，体现了什么可以做，什么不可以做。与之相对应的数据标准更详细，体现的是如何做。所以数据政策应该简单直接。
制定数据政策时涉及到的内容：
数据政策必须有效沟通，监督、执行，并定期重新评估。一般由数据管理专业人员起草，数据管理专员和管理层评审并完善，数据治理委员会进行终审、修订、采纳数据政策。数据治理委员会也可以授权其他组织来执行这些工作。
解读角色：
3、数据架构
数据架构涉及两方面内容：数据模型和其他数据架构相关内容，包括数据技术架构、数据整合架构、数据仓库和商务智能架构、元数据架构，以及信息内容管理架构和企业分类法。
数据架构由数据治理委员会发起并批准。数据治理委员会也可以将这项职责授权给数据架构指导委员会。
4、数据标准和规程
数据标准（准则），是数据管理过程中的一系列标准和要求，也包括每个数据管理职能的规程标准。数据标准通常由数据管理专业人员起草，数据治理委员会评审、批准和通过，也可以授权给数据标准指导委员会。
数据管理规程是一些形成文件的方法、技术和完成特定活动或任务的后续步骤。规程文件由数据管理专业人员起草，由数据标准指导委员会评审。
不同组织间的数据标准和规程文件差异可能很大，所以必须切合组织要求，且需要有效沟通、监督、执行，并定期重新评估。
数据标准和规程的内容：
5、法规遵从
数据治理的一部分职责就是监督并确保合规。法规是强制性的，数据和信息的管理必须符合法规要求。数据治理要求在数据管理过程中采取控制措施，以确保记录和监控数据管理遵从法规的要求。
数据治理在进行合规性管理中，需要包括如下内容：

6、问题管理
识别、管理和解决不同类型的数据问题，是数据治理工作中的问题管理。问题管理需要关注的内容包括：
问题管理是数据治理的一项重要工作问题的识别、记录、更新、上报需要建立相应的制度和流程来有效管理问题。问题的处理需要划分登记，重要或严重性更高的问题需要提供问题升级路径，上报到更高层级的组织进行处理。（如前面所述，数据治理的三个主要内容，司法机构负责问题管理）
7、数据管理项目
数据管理项目（或项目群）旨在实施和改善整体的数据管理职能，为其他企业范围内的大型项目（如ERP、CRM等）提供支持：企业级信息整合的主蓝图（数据架构）；数据质量管理和主数据管理的方法；为商务智能提供策略、工具、结构和支持；为这些企业范围内的项目提供企业信息整合的方法。数据管理项目与其他项目一样，应遵循组织的项目管理标准（PMP）。
8、数据管理服务
数据管理服务组织可以正式定义和交付这些服务，服务应覆盖从高层次的治理协商、企业架构的定义和协调、信息需求分析、数据建模便利化、数据质量分析，到传统的数据库设计、实施和生产支持等服务。数据专业人员为组织提供数据管理服务（其职责定位决定）。数据治理委员会为数据服务提供评估和支持工作。
9、数据资产估值
数据资产估值涉及到无形资产和商誉。不同的组织使用的估计方式也不一样：一种是确定由数据使用所带来的的直接和间接商业利益；另一种是识别其损失的费用；再者，如果是提供的独家资产，可以估计市场会为该资产支付多少金额。
数据资产估值往往缺乏有效的信息（需要的信息和已有可靠信息的差距），可能带来商业损失。这实际上是一种商业责任，缩小和预防信息鸿沟可以为数据管理项目创造出商业价值和机会。
10、沟通与推广
数据管理专员和数据专业人员需要不断的沟通、推广数据和信息资产的重要性，以及数据管理职能的业务贡献。提高相关方对数据管理问题及其效益的意识和认可程度，这也是数据管理工作的每个岗位人员的长久责任。
可以使用如下方法来沟通关键信息：
数据管理的沟通内容可以包括：
11、治理框架介绍
DAMA介绍了一些国外已经成型的数据治理框架、标准等，可以了解一下：企业治理（COSO企业风险管理）、IT治理（COBIT）、企业架构（Zachaman框架、TOGAF）、系统开发生命周期（如Rational的统一流程）、系统开发过程改进（CMMI）、项目管理（Price2、PMP）、IT服务管理（ITIL、ISO20000[1]）。
四、数据治理的指导原则
实施数据治理应遵循的11个原则：

五、过程总结
详见链接：
DAMA数据管理各职能总结​note.youdao.com

六、组织和文化对数据治理的影响
作者在本节最后专门讨论了一下组织文化对数据治理工作的影响。不仅仅是数据治理，像Price2，PMP、NPDP这些成熟的体系架构中，都很重视组织及文化对工作的深刻影响。因为每个组织都是独一无二的，其组织架构、文化氛围、工作环境，都呈现出了这个组织鲜明的个性，影响着组织战略执行的方方面面。并且这些内容也会随着组织的发展变化而变化，数据治理的挑战也随之改变。
数据管理专员和数据管理专业人员作为数据治理的主要是角色，可以根据组织管理要求，设置专员或者兼职人员，但不管如何设定，最核心的都是需要对业务知识、对数据有深刻的理解，同时不断的培养一些软技能，比如：一些公认的专业知识、组织文化知识和行业视角、沟通和表达能力、团队合作、谈判技巧、拥抱变化、能够很好的平衡各方需求等。
要通过组织的有力支持，建立和维护数据治理和数据管理制度等方式，强调数据治理对组织的重要性，为数据管理专员和治理组织授权，协助他们有效的开展工作，并赢得尊重。

参考




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