数据治理是一个用于定义组织中谁有权控制数据资产以及如何使用这些数据资产的系统。它包括了管理和保护数据资产所需的人、流程和技术。
数据治理研究所将其定义为“一个关于信息相关流程的决策权和责任系统,它会根据商定的模型执行,而这些模型描述了谁可以使用什么信息采取什么行动,以及在何时、在什么情况下使用什么方法。”
国际数据管理协会(DAMA)将其定义为“对数据管理以及数据和数据相关来源的使用所进行的规划、监督和控制。”
数据治理只是整个数据管理学科的一部分,尽管它很重要。数据治理主要是关于确保数据资产责任和所有权的角色、责任和流程,而DAMA将数据管理定义为了“一个用于描述规划、指定、启用、创建、获取、维护、使用、归档、检索、控制和清除数据过程的总体术语。”
虽然数据管理已成为了该学科的常用术语,但有时也会被称为数据资源管理或企业信息管理(EIM)。Gartner将EIM描述为“一个跨组织和技术边界的用于构建、描述和管理信息资产的综合学科,以提高效率、促进透明度和实现业务洞察力。”
数据治理最好被认为是一种能够支持组织总体数据管理策略的功能。这样的框架可以为你的组织提供一种收集、管理、保护和存储数据的整体方法。为了帮助理解框架应该涵盖什么,DAMA将数据管理设想为了一个轮子,而将数据治理作为中心,从中辐射出了以下10个数据管理知识领域:
在制定战略时,应综合考虑上述有关数据收集、管理、归档和使用的各个方面。
作为一个高度复杂、持续不断的项目,数据治理面临着参与者随着时间的推移而失去信任和兴趣的风险。为了应对这种情况,BARC建议可以从一个可管理的或特定应用的原型项目开始,然后根据经验教训在整个公司范围内进行扩展。
BARC建议采取以下的实施步骤:
目标是建立一个标准化的,集成、保护和存储公司数据的方法、责任集和流程。BARC认为,组织的关键目标应该是:
BARC指出,这样的项目总是跨越企业的战略、战术和操作层面的,必须将其视为是持续的、迭代的过程。
大多数公司已经对单个的应用程序、业务单元或功能进行了某种形式的治理,即使其流程和职责是非正式的。作为一种实践,它是关于对这些流程和责任所建立的一种系统的、正式的控制。这样做可以帮助公司保持响应能力,尤其是当它们已经发展到了个人执行跨职能任务不再有效的时候。只有在企业建立了系统的数据治理之后,才能实现数据管理的一些总体好处。其中一些好处包括:
根据数据治理研究所的说法,所有成功的数据治理和管理计划都需要以八项原则为中心:
每个企业构建其数据治理的方式不同,但也有一些共性。
(1) 指导委员会
治理计划需要覆盖整个企业,通常从一个由高级管理人员组成的指导委员会开始,可以是负责业务线的高级主管或副总裁。《获得治理:构建世界一流的数据治理计划》一书的作者Morgan Templar表示,指导委员会成员的职责包括制定具有具体成果的总体治理战略,支持数据管理员的工作,并让治理组织对时间表和成果负责。
(2) 数据所有者
Templar表示,数据所有者是负责确保特定数据域中的信息能够跨系统和业务线进行管理的个人。他们通常是指导委员会的成员,但可能不是有表决权的成员。数据所有者负责:
(3) 数据管理员
数据管理员需要负责数据的日常管理。Templar表示,他们是理解和交流信息含义和用途的主题专家(SME),他们会与组织内的其他数据管理员合作来作为大多数数据决策的管理机构。数据管理员需要负责:
数据治理是一个持续的项目,而不是一个技术解决方案,但是也有一些工具可以用来帮助支持这个项目。什么样的工具适合你的企业将取决于你的需求、数据量和预算。据IT Central Station的介绍,一些比较流行的解决方案包括:
数据治理是一个系统,但有一些认证可以帮助你的组织获得优势,包括:
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