数据治理语境关系图

在正式讲数据治理之前,先区分下数据管理和数据治理的区别

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

1、数据管理和数据治理

在正式讲数据治理之前,先区分下数据管理和数据治理的区别。数据管理的整体驱动力是确保组织可以从其数据中获得价值,更多是总体战略的层面;数据治理聚焦于如何制定有关数据的决策,以及人员和流程在数据方面的行为方式,更多是细节执行层面。

2、数据治理整体介绍

数据治理是DMBOK中的核心内容,不仅在11个数据管理职能中,处于中心位置,并且在每一个单独的数据管理职能中,都有数据治理的部分。从而强调数据治理不是一个单独的流程,更是要融入到系统的设计和开发过程,贯彻系统建设的全过程,才能让数据治理更好的落地。

想要达到良好的数据治理效果,就要建立以数据为中心的组织:组织必须改变将战略转化为行动的方式。数据不再被作为是流程和业务产品的附属。业务处理的目标就是为了得到高质量的数据。有效数据管理成为企业致力于通过分析获得洞察、制定决策时的高优先级事项。

2.1、数据治理通用内容

数据治理的具体内容,一般都和组织的实际业务需求有关,但基本都会包含以下内容:

战略(Strategy)。定义、交流和驱动数据战略和数据治理战略的执行。

制度(Policy)。设置与数据、元数据管理、访问、使用、安全和质量有关的制度。

标准和质量(Standards and Quality)。设置和强化数据质量、数据架构标准。

监督(Oversight)。在质量、制度和数据管理的关键领域提供观察、审计和纠正等措施(通常称为管理职责Stewardship)。

合规(Compliance)。确保组织可以达到数据相关的监管合规性要求。

问题管理(Issue Management)。识别、定义、升级和处理问题,针对如下领域:数据安全、数据访问、数据质量、合规、数据所有权、制度、标准、术语或者数据治理程序等。

2.2、数据治理通用原则

每个组织都需要有自己的原则,但是那些寻求从其数据中获得更多价值的组织可能会分享以下内容:

数据应该作为企业资产管理起来。

应该在整个组织内鼓励数据管理的最佳实践。

企业数据战略必须与业务战略一致。

应不断改进数据管理流程。

2.3、数据治理主要活动

在大多数情况下,数据治理活动将集中于以下部分:

1)创建和管理核心元数据。它包括业务术语、有效数据值及其他关键元数据的定义和管理。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。

2)记录规则和标准。它包括业务规则、数据标准及数据质量规则的定义和记录。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。为确保在组织内部达成共识,由数据管理专员帮助制定规则并确保其得到连贯的应用。

3)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。

数字化转型网数据专题包含哪些内容

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

数字化转型网数据专题包含:

1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料

2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!

3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中

4、典型案例参考:与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例,共探企业数据落地应用

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