23页PDF | 数据治理实施方案 :规划、执行、评价、改进四步走的管控模式

在当今数字化时代,数据已经成为企业和组织的核心资产之一。然而,随着数据量的不断增长和数据来源的日益多样化,数据治理变得愈发重要。有效的数据治理能够确保数据的质量、安全和合规性,提升数据的价值和利用效率。那么,如何开展大数据环境下的数据治理实施工作呢?接下来,我们将为大家详细介绍。

一、数据治理基础认知

数据治理定义:

数据治理是对数据资源管理行使权力和控制的活动集合,涵盖计划、监督和执行等方面。它就像是数据世界的 “管理者”,确保数据在整个生命周期内都能得到妥善的管理和利用

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相关术语解释

    • 元数据:关于数据或数据元素的数据,包含数据描述、拥有权、存取路径等信息。它就像数据的 “说明书”,帮助我们更好地理解和管理数据

    • 数据生存周期:指数据从获取到销毁的各种生存形态演变过程,包括存储、整合、分析等环节。了解数据生存周期有助于我们在不同阶段采取合适的治理措施

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二、数据治理实施过程规划

现状调研及分析

  • 调研形式与内容:通过向技术和业务人员发放问卷、现场访谈,与中高层领导交流,以及进行信息系统盘点和资料查阅等方式,全面了解组织的数据治理现状、管理层需求和数据资源管理情况。

  • 问题分析:结合数据战略,分析数据治理在组织运营、制度规范、各管理领域等方面存在的问题和需求,参考标准和趋势明确改进方向,并形成调研分析报告。例如,某企业在调研中发现数据标准不统一,导致数据共享困难,这就需要在后续治理中加以解决。

确立目标:

组织根据现状调研和分析,发现自身在数据资源及管理中的问题,并与其他组织对标,细化数据治理实施目标,如满足外部监管要求、保障数据安全合规等。以金融行业为例,需要满足严格的监管要求,保障客户数据安全,这就是数据治理的重要目标之一。

明确治理内容:

根据实施目标,明确对组织、制度、管理能力等方面的治理内容,为后续治理工作指明方向。比如,明确组织架构中各部门的数据管理职责,制定完善的数据管理制度等。

确定实施路线

  • 组织架构建立:结合业务需求和组织实际,确定数据治理组织架构的建立路线,如选择集中式、分布式或混合式模式。

  • 制度规范制定:参考相关标准,确定数据治理制度、流程和规范的制定路线。

  • 治理活动实施:围绕各治理领域,确定实施活动及目标,制定分步实施策略,明确优先级。

  • 技术路线选择:根据资源、环境和经费,选择合适的技术路线,并形成实施路线图。

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三、数据治理执行要点

建立治理组织

  • 确定组织模式:可采用集中式、分布式或混合式,参考不同模式特点选择。集中式适合需要统一管理和决策的组织,分布式则更灵活,能适应不同部门的需求。

  • 划分组织层级:分为决策层、管理层和执行层,明确各层级职责。决策层负责战略制定和重大决策,管理层负责日常管理,执行层负责具体实施。

  • 定义组织职责:为各层级细化职责,提升人员能力,定期复盘和审视组织运营情况,根据内外部环境调整组织。

制定制度规范:

参考相关标准和最佳实践,制定覆盖数据治理各方面的制度规范,包括组织管理、各治理活动以及考核评价等制度。定期复盘制度执行情况,及时调整和完善。

开展治理活动

  • 数据架构设计:进行业务域及流程梳理、数据实体识别、分布确定、集成流向梳理和模型设计应用等工作,确保数据架构的合理性和有效性。

  • 元数据管理:包括识别、构建元模型、创建整合、变更管理和应用等活动,发挥元数据价值。例如,通过元数据的链路分析,可以追溯数据的来源和流向,便于数据的管理和维护。

  • 数据标准管理:进行分类设计、制定、发布、应用和维护等工作,确保数据标准的统一和有效执行。

  • 数据质量管理:确立需求、进行检查、分析和提升,保障数据质量。通过建立数据质量评价指标体系,及时发现和解决数据质量问题。

  • 主数据管理:识别、制定标准、采集、清洗、集成和应用管理主数据,满足业务系统数据共享需求。

  • 数据应用:包括数据分析、开放共享和服务等活动,提升数据的利用价值。例如,通过数据分析为企业决策提供支持。

  • 数据安全管理:进行风险评估、策略制定、运营和审计等工作,保障数据安全。

  • 数据生存周期管理:对数据采集、存储、加工、利用和退役等环节进行管理,确保数据在整个生命周期内得到有效治理。

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四、数据治理评价与改进

评价过程

  • 明确目标和范围:根据组织愿景、战略目标等制定评价目标和范围。

  • 设计指标体系:结合实际情况,从执行情况和成效等角度设计评价指标体系。

  • 评价治理绩效:定义评价等级,选择合适方法,分配权重,计算得分,形成评价报告。

改进过程

  • 进行差异分析:比较目标与结果,分析差距原因,形成差异分析报告。例如,发现数据质量提升未达到预期目标,分析是制度不完善还是执行不到位等原因。

  • 制定改进方案:依据差异分析报告,从数据战略规划、制度规范、执行过程等方面制定改进方案。

  • 执行改进活动:确认改进内容,制定执行计划,验证方案有效性,持续完善治理体系,形成改进报告。

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最后

该白皮书为组织开展数据治理实施工作提供了全面、系统的指导。通过规划、执行、评价和改进四个过程,组织可以明确数据治理的目标和内容,建立有效的治理组织和制度规范,开展各项治理活动,并不断优化治理效果。在实际应用中,组织应根据自身情况,灵活运用指南中的方法和策略,逐步提升数据治理能力,实现数据的有效管理和利用,为业务发展提供有力支持。

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