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【数据治理】数据管理标准规范的初步认识_数据治理规范

数据治理规范

数据治理–数据管理标准规范的初步认识

什么是数据治理

维基百科针对数据治理的定义是:
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值回馈于业务,并最终体现为增加收入和利润。

数据管理是把业务和信息技术融合起来所必需的一整套技术、方法及相应的管理和治理过程。数据管理涵盖数据治理,是数据管理活动的中心。

数据治理的需求层次及治理阶段

治理的概念及需求层次

  • 数据治理的内涵逐步泛化是业界共识
  • 企业数据治理,涵盖数据发现可用、数据及时稳定产出、数据质量保障、数据安全合规和数据生产的经济性等多个层次。企业数字化转型阶段不同,治理关注的核心需求存在差异
  • 数据管理管理中,要保证一个组织已经将数据转换成有用的信息,这项工作所需要的流程和工具就是数据治理的工作

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治理的阶段

数据治理发展实施阶段
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数据治理的范畴

数据治理在国际、国内都有标准规范:

  • 国际:DAMA的DMBOK2 即《DAMA-DMBOK2数据管理知识体系指南(第2版)》,定义了10大职能领域
  • 国内:DCMM 定义了 8大过程域

DCMM

DCMM全称Data Management Capability Maturity Assessment Model, 数据管理能力成熟度评估模型

是我国首个数据管理领域国家标准,将组织内部数据能力划分为八个重要组成部分,描述了每个组成部分的定义、功能、目标和标准。

工信部信软司、国家市场监管总局标准技术管理司于2014年成立全国信标委大数据标准工作组从事国家大数据领域标准化工作。工作组成立当年,DCMM国家标准立项,正式启动研制工作,经过近4年的标准研制、试验验证,2018年3月15日正式发布,是我国数据管理领域最佳实践的总结和提升。

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DCMM结合数据生命周期管理各个阶段的特征,按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析、总结,提炼出组织数据管理的八大过程域,并对每项能力域进行了二级过程项(28个过程项)和发展等级的划分(5个等级)以及相关功能介绍和评定指标(441项指标)的制定。
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DAMA数据管理知识体系

DAMA国际通过对业界数据管理最佳实践的分析总结,出版了《DAMA-DMBOK2数据管理知识体系指南(第2版)

DAMA数据管理知识体系是DAMA集业界数百专家的经验于一体,编写了数据管理知识体系。

该体系是业界数据管理最佳实践的结晶,成为从事数据管理工作的经典参考和指南

DAMA-DMBOK2理论框架由车轮图(由11个数据管理职能领域)和环境因素六边形图(由7个基本环境要素)”共同构成“DAMA数据管理知识体系”,每项数据职能领域都由环境因素六边形图中定义的7个基本环境要素进行描述,并在环境要素的约束下开展工作,并由语境关系图描述了知识领域的细节,包括与人员、流程、技术相关的细节

详见参见DAMA-DMBOK 数据管理知识体系指南

DAMA车轮图

  • DAMA车轮图定义了数据管理知识领域。因为数据治理是实现功能内部一致性和功能之间平衡所必需的,故将数据治理放在数据管理活动的中心。
  • 其他知识领域(数据体系结构、数据建模等)围绕车轮平衡。它们都是成熟数据管理功能的必要组成部分,但根据各组织的需求,它们可能在不同的时间实现。
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环境因素六边形图

  • 显示了人、流程和技术之间的关系,是理解DMBOK语境关系图的关键。因为目标和原则为人们如何执行活动、有效地使用工具来成功进行数据管理提供了指导,所以将它放在中心
  • 整个知识体系的每一个知识领域,都将按照环境六边形图进行展开。
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语境关系图

  • 描述了知识领域的细节,包括与人员、流程、技术相关的细节。它们基于产品管理(供应者、输入、活动、交付成果和消费者)的SIPOC图的概念。因为这些活动生产了满足利益相关者需求的可交付成果,所以将活动放在中心
  • 每个语境关系图都以知识领域的定义和目标开始。驱动目标(中心)的活动分为4个阶段:计划、开发、运营、控制即PDOC
    • 最上面是这个知识领域的定义和目标
    • 在左侧流入活动中的输入和供应者
    • 右侧从活动中流出交付成果和消费者
    • 参与者列在活动下方
    • 底层是影响知识领域各个方面的工具、技术和度量标准。
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其它形式视图

实施路径视图

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业务视图

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参考

阿里巴巴数据治理实践
DAMA-DMBOK 数据管理知识体系指南

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