ag百家乐贴吧 读DAMA数据经管学问体系指南04数据治理(上)

1. 数据治理

1.1. Data Governance, DG

1.1.1. 界说是在经管数据钞票过程中哄骗权柄和管控，包括蓄意、监控和实施

1.1.2. 数据治理职能是率领所有这个词其他数据经管限制的活

1.1.3. 想法是确保把柄数据经管轨制和最好实践正确地经管数据

1.1.4. 数据经管的举座驱能源是确保组织不错从其数据中取得价值，数据治理聚焦于怎样制定相关数据的决策，以及东说念主员和历程在数据方面的行为形态

1.2. 成就了认真的数据治理规程及特地向性地哄骗权柄和管控的组织，粗野更好地增多从数据钞票中取得的收益

1.3. 践诺

1.3.1. 策略(Strategy)

1.3.1.1. 界说、沟通和驱动数据策略和数据治理策略的实施

1.3.2. 轨制(Policy)

1.3.2.1. 设立与数据、元数据经管、探访、使用、安全和质地相关的轨制

1.3.3. 圭臬和质地(Standards and Quality)

1.3.3.1. 设立和强化数据质地、数据架构圭臬

1.3.4. 监督(Oversight)

1.3.4.1. 在质地、轨制和数据经管的要害限制提供不雅察、审计和转换等措施（时时称为经管职责Stewardship）

1.3.5. 合规(Compliance)

1.3.5.1. 确保组织不错达到数据干系的监管合规性条目

1.3.6. 问题经管(Issue Management)

1.3.6.1. 识别、界说、升级和处理问题

1.3.6.1.1. 数据安全、数据探访、数据质地、合规、数据所有这个词权、轨制、圭臬、术语或者数据治理要领等

1.3.6.2. 数据经管模样(Data Management Projects)

1.3.6.2.1. 增强擢升数据经管实践的起劲

1.3.6.3. 数据钞票估值(Data Asset Valuation)

1.3.6.3.1. 设立圭臬和历程，以一致的形态界说数据钞票的业务价值

1.4. 对于大批企业，继承认真的数据治理需要进行组织变革经管，以及得到来自最高层经管者（C级别）的守旧，如CRO、CFO或者CDO

1.5. 产生和共享数据、信息的智商改变了个东说念主及经济的互动。在充满活力的市集环境中，跟着将数据当作各别化竞争上风的紧闭擢升，促使组织转变数据经管职责

1.6. 对许多组织而言，文化变革是一项主要的挑战

1.6.1. 变革经管的基础信条是，组织变革需要个东说念主的改变

2. 业务驱登程分

2.1. 驱登程分是公法慑服性，非常是要点监控行业

2.2. 数据治理是通过其他业务信息化经管需求所驱动的

2.3. 数据治理并不是到此为止，而是需要平直与企业策略保抓一致

2.3.1. 数据治理越权贵地匡助责罚组织问题，东说念主们越有可能改变行为、经受数据治理实践

2.4. 驱登程分

2.4.1. 减少风险

2.4.1.1. 一般性风险经管

2.4.1.1.1. 知悉风险数据对财务或商誉变成的影响，包括对法律（电子举证E-Discovery）和监管问题的反应

2.4.1.2. 数据安全

2.4.1.2.1. 通过完满行为保护数据钞票，包括可取得性、可用性、齐备性、一语气性、可审计和数据安全

2.4.1.3. 隐痛

2.4.1.3.1. 通过轨制和合规性监控，完满私东说念主信息、私密信息、个东说念主身份信息(PII)等

2.4.2. 立异历程

2.4.2.1. 公法慑服性

2.4.2.1.1. 灵验和抓续地反应监管条目的智商

2.4.2.2. 数据质地擢升

2.4.2.2.1. 通过简直简直的数据擢升业务绩效的智商

2.4.2.3. 元数据经管

2.4.2.3.1. 成就业务术语表，用于界说和定位组织中的数据；确保组织中数目荣华的元数据被经管和应用

2.4.2.4. 模样开荒后果

2.4.2.4.1. 在系统生命周期(SDLC)中立异，以责罚通盘组织的数据经管问题，包括利用数据全周期治理来经管特定数据的本领债

2.4.2.5. 供应商经管

2.4.2.5.1. 完满数据处理的公约，包括云存储、外部数据采购、数据居品销售和外包数据运维

2.5. 时时将审计、管帐与数据治理放在一齐比拟，审计员和财务把持设立管同意务钞票的规则，数据治理众人制定经管数据钞票的规则，然后其他限制实施这些规则

2.6. 数据治理不是一次性的行为

2.6.1. 治理数据是一个抓续性的模样集，以保证组织一直聚焦于粗野从数据取得价值和裁汰相关数据的风险

2.6.2. 不错由一个假造组织或者有特定职责的实体组织承担数据治理的株连

2.6.3. 唯有剖释了数据治理的规则和行为才气达到高效实施，为此需要成就可驱动邃密的运营框架

2.6.4. 数据治理要领中应该辩论到组织和文化的独到性问题，以及数据经管在组织内靠近的具体挑战和机遇

2.7. 数据治理要与IT治理区别开

2.7.1. IT治理制定对于IT投资、IT应用组合和IT模样组合的决策，从另一个角度还包括硬件、软件和总体本领架构

2.7.2. IT治理的作用是确保IT策略、投资与企业标的、策略的一致性

2.7.3. COBIT(Control Objectives for Information and Related Technology)框架提供IT治理圭臬，关联词其中仅有很少部分触及数据和信息经管

3. 标的和原则

3.1. 数据治理的标的是使组织粗野将数据当作钞票进行经管

3.1.1. 数据治理提供治理原则、轨制、历程、举座框架、经管想法，监督数据钞票经管，并率领数据经管过程中各层级的行为

3.2. 可抓续发展(Sustainable)

3.2.1. 治理要领必须富裕迷惑力

3.2.1.1. 它不所以一个模样当作绝顶，而是一个抓续的过程

3.2.2. 数据治理必须改变数据的应用和经管形态，但也不代表着组织要作庞杂的更新和颠覆

3.2.3. 数据治理是超越一次性数据治理组件实施可抓续发展旅途的经管变革

3.2.4. 可抓续的数据治理依靠于业务教会、发起者和所有这个词者的守旧

3.3. 镶嵌式(Embedded)

3.3.1. 数据治理不是一个附加经管历程

3.3.2. 数据治理行为需要交融软件开荒方法、数据分析应用、主数据经管和风险经管

3.4. 可度量(Measured)

3.4.1. 数据治理作念得好有积极的财务影响，但要诠释注解这一影响，就需要了解肇端过程并蓄意可度量的立异决策

3.5. 实施数据治理蓄意需要有变革的承诺

3.6. 成就起苍劲数据治理基础的原则

3.6.1. 教会力和策略(Leadership and Strategy)

3.6.1.1. 胜仗的数据治理始于远见远瞩和顽强的教会

3.6.1.2. 数据策略率领数据经管行为，同期由企业业务策略所驱动

3.6.2. 业务驱动(Business-driven)

3.6.2.1. 数据治理是一项业务经管蓄意，因此必须经管与数据干系的IT决策，就像经管与数据相关的业务行为相似

3.6.3. 共担株连(Shared Responsibility)

3.6.3.1. 在所稀有据经管的学问限制中，业务数据经管专员和数据经管专科东说念主员共担株连

3.6.4. 多层面(Multi-layered)

3.6.4.1. 数据治理行为发生在企业层面和各地下层，但时时发生在中间各层面

3.6.5. 基于框架(Framework-based)

3.6.5.1. 由于治理行为需进行跨组织职能的衔尾，因此对数据治理模样必须成就一个运营框架来界说各自职责和职责践诺

3.6.6. 原则导向(Principle-based)

3.6.6.1. 率领原则是数据治理行为、非常是数据治理策略的基础

3.6.6.2. 跟着时候的推移，在组织中会出现更多的率领原则与干系的数据治理组件共同对里面发布

4. 基本见解

4.1. 数据治理确保数据被安妥地经管而不是平直经管数据

4.1.1. 数据治理十分于将监督和实施的职责分离

4.2. 以数据为中心的组织

4.2.1. 以数据为中心的组织将数据当作钞票估值，在生命周期所有这个词阶段进行经管，包括模样开荒和抓续运营阶段

4.2.2. 为达到以数据为中心，组织必须改变将策略回荡为行动的形态

4.2.3. 数据不再被当作是历程和业务居品的附庸

4.2.4. 业务处理的标的便是为杰出到高质地的数据

4.2.5. 灵验数据经管成为企业致力于通过分析取得知悉、制定决策时的高优先级事项

4.2.6. 时常浑浊数据和信息本领

4.2.6.1. 企业为达到以数据为中心需要进行不同以往的念念考形态，ag百家乐直播要剖释经管数据不同于经管IT

4.2.6.2. 转型并非易事，现存文化及里面轨制、对于领有权的争议、预算、历史留传系统，齐将成为成就企业级数据治理和数据经管的最大装束

4.2.7. 数据应该当作企业钞票经管起来

4.2.8. 应该在通盘组织内饱读动数据经管的最好实践

4.2.9. 企业数据策略必须与业务策略一致

4.2.10. 应握住立异数据经管历程

4.3. 数据治理组织

4.3.1. 治理模样的中枢词是治理

4.3.2. 数据治理不错从政事治理的角度来剖释

4.3.3. 包括立法职能（界说策略、圭臬和企业架构）、司法职能（问题经管和升级）和实施职能（保护和劳动、经管株连）

4.3.4. 每个组织齐应该继承一个守旧其业务策略，并可能在其自身文化配景下取成效利的治理模子

4.3.4.1. 组织也应该准备好发展这种模式以管待新的挑战

4.3.5. 数据治理组织还不错具有多个端倪，以责罚企业内不同级别的问题——土产货、部门和企业规模

4.4. 数据治理运营模子类型

4.5. 数据经管职责

4.5.1. 数据经管职责(Data Stewardship)描述了数据经管岗亭的株连，以确保数据钞票得到灵验完满和使用

4.5.2. 经管职责的焦点因组织不同而不同，取决于组织策略、文化、试图责罚的问题、数据经管熟习度水平以及经管模样的形态等身分

4.5.3. 创建和经管中枢元数据

4.5.3.1. 包括业务术语、灵验数据值罕见他要害元数据的界说和经管

4.5.3.2. 时时经管专员负责整理的业务术语表，成为与数据干系的业务术语纪录系统

4.5.4. 纪录规则和圭臬

4.5.4.1. 包括业务规则、数据圭臬及数据质地规则的界说和纪录

4.5.4.2. 时时基于创建和使用数据的业务历程按次，来倨傲对高质地数据的盼愿

4.5.4.3. 为确保在组织里面达成共鸣，由数据经管专员匡助制定例则并确保其得到连贯的应用

4.5.5. 经管数据质地问题

4.5.5.1. 数据经管专员时时参与识别、责罚与数据干系的问题，或者促进责罚的过程

4.5.6. 实施数据治理运营行为

4.5.6.1. 数据经管专员有株连确保数据治理轨制和蓄意在平常职责或每一个模样中被遵循实施，并对决策进展影响力，以守旧组织总体标的的形态经管数据

4.6. 数据经管岗亭的类型

4.6.1. 经管专员（Steward，直译为管家，本书译为经管专员）指其职责是为别东说念把持同意产的东说念主

4.6.2. 数据经管专员代表他东说念主的利益并为组织的最好利益来经管数据钞票

4.6.2.1. 数据经管专员代表所有这个词干系方的利益，必须从企业的角度来确保企业数据的高质地和灵验使用

4.6.2.2. 灵验的数据经管专员对数据治理行为负责，并有部分时候专门从事这些行为

4.6.3. 首席数据经管专员(Chief Data Stewards)

4.6.3.1. CDO的替代脚色，担任数据治理机构的主席，也不错是假造的（基于委员会）或者在分散式数据治理组织中担任CDO

4.6.3.2. 他们以至也可能是高层发起者

4.6.4. 高等数据经管专员(Executive Data Stewards)

4.6.4.1. 他们是数据治理委员会(DGC)的资深经管者

4.6.5. 企业数据经管专员(Enterprise Data Stewards)

4.6.5.1. 他们负责监督跳跃业务限制的数据职能

4.6.6. 业务数据经管专员(Business Data Stewards)

4.6.6.1. 他们是业务限制专科东说念主士，时时是公认的限制众人，对一个数据域负责

4.6.6.2. 他们和利益干系方共同界说和完满数据

4.6.7. 数据所有这个词者(Data Owner)

4.6.7.1. 他们是某个业务数据经管专员，对其限制内的数据有决策权

4.6.8. 本领数据经管专员(Technical Data Stewards)

4.6.8.1. 他们是某个学问限制内职责的IT专科东说念主员，如数据集成众人、数据库经管员、商务智能众人、数据质地分析师或元数据经管员

4.6.9. 衔余数据经管专员(Coordinating Data Stewards)

4.6.9.1. 在大型组织中尤为进击，其教会并代表业务数据经管专员和本领数据经管专员进行跨团队或者数据专员之间的扣问

4.6.10. 时时最好的数据经管专员齐是在职责中被发现的，而不是靠培养的

4.6.10.1. 在大大批组织中，即使没稀有据治理模样，也有东说念主负责数据经管

4.6.10.2. 将他们的岗亭经管职责认真化，不错使他们的职责得到认同，匡助他们愈加胜仗、作念出更多的孝敬

4.6.10.3. 所有这个词这些齐意味着，数据经管专员不错被“培养”，不错培训职工成为种种数据经管专员

4.6.10.4. 让那些仍是在经管数据的东说念主不错发展他们我方的手段和学问，从而使他们职责得更好

4.7. 数据轨制

4.7.1. 数据轨制包括对数据治理经管初志的简要诠释和干系基本规则，这些规则不息数据和信息的创造、获取、集成、安全、质地和使用的全过程

4.7.2. 数据轨制是全局性的，它们守旧数据圭臬以及与数据经管和使用等要害方面的预期行为，不同组织的数据轨制各别很大

4.7.3. 数据轨制描述了数据治理的“什么”（作念什么和不作念什么），而圭臬和规程描述了数据治理的“怎样”

4.7.4. 数据轨制应该相对较少，况兼尽量继承浅薄平直的表述

4.8. 数据钞票估值

4.8.1. 数据钞票估值(Data Asset Valuation)是一个剖释和计较数据对组织的经济价值的过程

4.8.1.1. 因为数据、信息以至商务智能齐是轮廓见解，东说念主们很难将它们与经济影响谋划起来

4.8.2. 数据具有不能互换性（替换性）

4.8.2.1. 某组织客户数据的进击性不同于另一个组织的客户数据；不仅是客户自己，而且包括与之干系的数据（如采购历史、首选项等）

4.8.2.2. 一个组织怎样从客户数据中取得价值（即从这些数据中了解到的客户信息以及怎样应用所学信息），不错成为组织的竞争上风

4.8.3. 数据生命周期的大大批阶段触及资本（包括获取数据、存储、经管和处置）

4.8.3.1. 数据唯有在使用时才有价值，使用时数据还产生了与风险经管干系的资本

4.8.3.2. 使用数据的经济效益超过了上述资本时，就会涌现其价值

4.8.4. 替换资本(Replacement Cost)

4.8.4.1. 在灾荒性数据破赖事件或者数据中断时，数据替换或复原的资本，包括组织内的来回、域、目次、文档和想法信息等

4.8.5. 市集价值(Market Value)

4.8.5.1. 消亡或收购企业时当作企业钞票的价值

4.8.6. 发现商机(Identified Opportunities)

4.8.6.1. 通过来回数据或者通过售卖数据，从数据（商务智能）中发现商机取得的收入价值

4.8.7. 售卖数据(Selling Data)

4.8.7.1. 一些组织为居品或销售将数据打包从数据中取得的知悉

4.8.8. 风险资本(Risk Cost)

4.8.8.1. 是基于潜在罚金、拯救资本和诉讼用度的估价

4.8.8.2. 来自法律或监管的风险包括

4.8.8.2.1. 短缺必需的数据

4.8.8.2.2. 存在不应留存的数据

4.8.8.2.3. 包括数据不正确变成客户、公司财务和声誉受到毁伤

4.8.8.2.4. 风险下落或者风险资本的下落ag百家乐贴吧，其实是与擢升和考证数据等操作侵略资本的对消之后的溢出部分