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关于数据治理,你知道多少?
数字化转型
企业数智化转型绕不过数据治理,数据治理是企业数字化转型的主要途径,是企业实现数字战略的基础。

数据治理包括哪些内容呢?数据治理的难点和痛点又是什么?

国际数据管理协会(DAMA)对“数据治理”的定义是:对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。

国际数据治理研究所(DGI)给出的定义是:数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统,这些过程按照达成共识的模型来执行,该模型描述了谁(Who)能根据什么信息,在什么时间(When)和情况(Where)下,用什么方法(How),采取什么行动(What)。

我们这样总结,数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。

一、数据治理包括哪些内容?

数据治理一般由企业数据治理部门发起并推行,包括以下几个方面:

  1. 制度:一套清晰、明确的政策和制度体系;
  2. 组织:全行统一的治理组织架构,并且责任落实到人;
  3. 流程:统一的标准管理流程、质量管理流程;
  4. 工具:技术支撑平台。

二、数据治理的难点和痛点是什么?

1.数据多头管理

信息系统的建设和管理职能分散在各部门,致使数据管理的职责分散,权责不明确。而组织机构各部门关注数据的角度不一样,缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理,导致无法建立统一的数据管理规程、标准等,相应的数据管理监督措施无法得到落实。

组织机构的数据考核体系也尚未建立,无法保障数据管理标准和规程的有效执行。

2.组织多系统分散建设

组织机构为应对迅速变化的市场和社会需求,逐步建立了各自的信息系统。但各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据,使得数据分散在不同的部门和信息系统中,缺乏统一的数据规划、可信的数据来源和数据标准,导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出现。

组织机构各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述,导致理解不一致。

3.缺乏统一的数据管理流程

主要是指企业数据管理由各组织部门分头进行,跨部门的数据管控沟通机制不完善;缺乏清晰的跨部门的数据管控规范与标准,数据分析随机性强,存在业务需求不清的现象。

数据的自动采集尚未全面实现,处理过程存在人为干预问题,很多部门存在数据管理人员不足、知识与经验不够、监管方式不全面等问题、缺乏完善的数据质量管控流程和系统支撑能力等。

4.缺少统一的主数据管理

主要是指组织机构核心系统的人员等主要信息并不是存储在一个独立的系统中,或者不是通过统一的业务管理流程在系统间维护。

缺乏对集团公司或政务单位主数据的管理,就无法保障主数据在整个业务范围内保持一致、完整和可控,导致业务数据正确性无法得到保障。

5.数据全生命周期管理不完整

主要是指大型集团或政务单位,数据的产生、使用、维护、备份到过时被销毁的数据生命周期管理规范和流程还不完善,不能确定过期和无效数据的识别条件,且非结构化数据未纳入数据生命周期的管理范畴;无信息化工具支撑数据生命周期状态的查询,未有效利用元数据管理。

数据治理是一个管理体系,数据治理的最终目标是提升数据价值,帮助企业制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。因此数据治理是企业数字化转型的主要途径,是企业实现数字战略的基础。


责任编辑:华轩 来源: IT常青树
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