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[实践案例] 数据管理和数据治理:DAMA-DMBOK vs DCAM

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发表于 2020-12-29 19:43:14 | 显示全部楼层 |阅读模式

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尽管不同组织的参考指南如DAMA-DMBOK和DCAM中,都会使用“数据治理”和“数据管理”两个术语,但在不同的语境和来源情况下,它们的定义、含义和彼此间不同的相互关系都会有所区别。之所以选择它们进行比较,是因为它们是数据管理专业社区中最值得信赖和最经常使用的参考指南。

如果你希望深入了解其他知名组织提供的数据相关定义,并从中获得一些“乐趣”,欢迎查看本文末尾的附录。

本文的目标,是探索DAMA-DMBOK和DCAM方法指南之间更深层次的差异,并讨论可能的原因。

你可能会问:它有那么重要么?

当然有。假设两个数据管理专家相互讨论数据治理。一个基于DAMA-DMBOK,另一个基于DCAM。如果他们不提前调整他们的语言,他们的谈话将会带来和巴别塔的建造者一样的结果(鸡同鸭讲,最后沟通目标失败)。

让我们来看看DAMA-DMBOK和DCAM中数据管理和数据治理模型之间的关键差异。

差异1:数据管理模型的积木属性(nature of building block)

根据DAMA-DMBOK的说法,数据管理属于一种业务功能(business function),它的范围是由不同的知识领域组成的。天可怜见,我在DAMA的任何出版物中都找不到“业务功能”的定义。DAMA-DMBOK使用DAMA环境因子六边形模型来描述知识区域。因此,我假定“人员、流程和技术”及其关系是DAMA业务功能的关键组件。当然,这些只是我的假设。

DCAM的模型基于“能力”(capacity)的概念。我没有找到“能力”的定义,也没找到构成“能力”的要素。“数据管理策略(DMS)是明确的和共享的”就是DCAM中能力的一个例子。这种对业务能力的表述与开放组织(the Open Group)提供的业务能力的定义并不一致:

一种特殊的本领或职责,企业可能拥有或交换以达到特定的目的或结果。至关重要的是,业务能力描述了业务要做什么,而没有试图解释业务如何、为什么或在何处使用该功能。正确的命名习惯应该将业务能力表示为名词(“这就是我们所做的”),而不是动词。

因此,DCAM的“能力”显然不符合这个定义,而“能力”的定义仍然是一个谜。

结论AMA-DMBOK和DCAM的数据管理模型基于相应的“知识领域”和“能力”概念。这些概念没有明确的定义,彼此之间也不兼容。

差异2:数据管理模型积木和它们的内容清单

继续进一步的比较,让我们来比较下DAMA-DMBOK和DCAM数据管理模型的组件。

DAMA-DMBOK以11个知识领域来涵盖数据管理。在图1中,您可以看到着名的DAMA知识领域车轮图。

图1:DAMA知识领域车轮图

最新版(第2版)的DCAM模型中包含7个组件:

图2:DCAM的组件

您可以看到一些名称类似的组件,如“数据治理”、“数据架构”、“数据质量(管理)”。其中一些组件则具有类似的性质:例如,DCAM的数据和技术架构与DAMA-DMBOK中的某些知识领域相匹配,比如数据集成、数据仓库和商务智能。其余的组件则不太一样。

不同之处在于数据管理组件的内容和可交付性。就算两个模型(DAMA-DMBOK和DCAM)都有一个名称相同的组件,这个组件在各自模型中的含义也不同。例如,组件“数据治理”。DAMA-DMBOK将数据(管理)政策、业务案例、数据管理程序视为数据治理功能的可交付成果。DCAM则将它们识别为数据管理的独立组件。

结论AMA-DMBOK和DCAM的数据管理模型组件只在一定程度上有相似性,而其概念差异的性质则尚不清晰。

差异3:数据管理和IT职能的关系

DAMA-DMBOK第1版中明确指出,数据管理专业组织是IT组织的一部分。DAMA-DMBOK数据管理模型充分反映了这一点,第2版也没有改变这一说法。我认为这是DAMA-DMBOK从企业的角度来看待数据管理。

在我看来,DCAM表达的是数据管理专业人士的观点。该模型描述了数据管理专业人员要完成的任务。IT职能属于数据控制环境。数据管理专业人员应与IT人员保持协作。

结论:关于数据管理,取决于数据管理和IT职能之间的关系,至少有两种观点。第一个是广义的视角:从企业的角度研究数据在公司内循环的生命周期,这是DAMA-DMBOK采用的方法。第二种是狭义的视角:从数据管理专业人员要完成的任务的角度来看,DCAM遵循这种方法。

差异4:数据治理和数据管理之间的关系

在第一篇文章中,我已经讨论了DAMA-DMBOK和DCAM中“数据管理”和“数据治理”定义的差异。分析的主要结论是:

l 根据DAMA-DMBOK模型,数据治理执行关于数据管理的权威、控制和共享决策。数据管理则开发、执行和监督有关数据资产及其生命周期的计划、政策和程序。

DCAM模型认为数据治理为数据管理建立规则。反过来,数据管理将这些规则进行落地。

它们的关键区别在于,在DAMA-DMBOK视角中,数据管理功能开发并落地规则,而在DCAM视角中,数据治理开发用于数据管理的规则。

l 数据管理社区中,数据治理和数据管理的角色和关系没有明确一致的定义。这两个概念之间的定义、角色和关系在不同的语境中发生变化。

现在,我已经描述了DAMA-DMBOK和DCAM模型在数据管理和数据治理方面的所有差异,我想与您分享一个困扰我很久的问题:

如果数据治理建立了数据管理操作的规则和框架,那么为什么DAMA-DMBOK和DCAM这两个模型都将数据治理视为数据管理的一个组成部分,而不是一个独立的功能呢?

后来我意识到,这种关系恰恰是数据治理和管理之间符合阴阳二元论的最好证明。这种二元论的精髓在后面的文章中再谈。

结论:任何关于数据治理或将其作为单独功能进行考虑的一般性讨论都是没有意义的。数据治理的所有可交付成果(如规则和角色),都依赖于数据管理的定义、范围和组件。

参考文档:

1. DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, Second Edition. Bradley Beach, N.J.: Technics Publications

2. //cdn.ymaws.com/edmcouncil.org/resource/collection/AC65DC50-5687-4942-9B53-3398C887A578/DCAM_Framework_Overview.pdf

3. /2019/09/22/data-management-data-governance-101-the-yin-and-yang-duality/

4. DAMA International. The DAMA Dictionary of Data Management, Second Edition: Technics Publications, 2011, p.78.

5. DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, Second Edition. Bradley Beach, N.J.: Technics Publications, p.35.

6. DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, Second Edition. Bradley Beach, N.J.: Technics Publications, p.35.

7. //cdn.ymaws.com/edmcouncil.org/resource/collection/AC65DC50-5687-4942-9B53-3398C887A578/DCAM_v2_Table_of_Contents_-_v1.pdf

8. The Open Group. Open Group Guide. Business Capabilities. Prepared by the Open GroupArchitecture Forum Business Architecture Work Stream. The Open Group, March 2016, p.2.

9. DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, Second Edition. Bradley Beach, N.J.: Technics Publications, p.35.

10. //cdn.ymaws.com/edmcouncil.org/resource/collection/AC65DC50-5687-4942-9B53-3398C887A578/DCAM_v2_Table_of_Contents_-_v1.pdf

11. DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, Second Edition. Bradley Beach, N.J.: Technics Publications, p.69.

12. Mosley, Mark., and Michael Brackett. The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK Guide), First Edition. Bradley Beach, N.J.: Technics Publications, 2010, p.5.

13. /2019/09/22/data-management-data-governance-101-the-yin-and-yang-duality/

作者简介:伊琳娜·斯坦贝克(Irina Steenbeek)

伊琳娜是一名数据管理从业人员,拥有10多年的经验。她专业知识的关键领域是数据管理框架和数据血缘的实现。多年来,她为全球机构以及不同行业的大中型组织工作,包括但不限于金融机构、专业服务和IT公司。

译者:

杨志洪:就职于湘财证券,Oracle ACE, 腾讯云最具价值专家TVP、DAMA China会员,目前专注于基础架构平台治理与优化。参与翻译出版《Oracle核心技术》《Oracle Exadata专家手册》,及即将上市的《DMBOK数据管理知识体系(第2版)》《区块链重塑规则》。

校对:

马欢:就职于交通银行信用卡中心,DAMA China理事会员,《DMBOK数据管理知识体系(第1&2版)》中文版主要译者。

注:美国的课程排名都是以101起。比如大学物理第一级Physics 101,第二级是 Physics 102以此类推。书名有101一般是指某个领域的初级入门书籍。


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