1. 数据治理
1. 数据治理与数据管理
1. 治理
- 确保数据是被恰当的管理，而不是被直接管理数据：数据治理的目的是确保根据数据管理制度和最佳实践正确的管理数据；数据治理不是一次性的行为。治理数据是一个持续性的项目集
- 相当于监督和执行的职责分离
2. 管理
- 管理数据已达到既定目标：数据管理的整体驱动力是确保组织可以从其数据中获的价值，数据治理聚焦于如何制定有关数据的决策，以及人员和流程在数据方面的行为方式
2. 数据治理与 IT 治理
数据治理要与 IT 治理区分开。
1. IT 治理
IT 治理制定关于 IT 投资、IT 应用组合和 IT 项目组合的决策，从另一角度还包括硬件、软件和总体技术架构。IT 治理的作用是确保 IT 战略、投资与企业目标、战略的一致性。
2. 数据治理
数据治理仅聚焦与管理数据资产和作为资产的数据。
3. 数据治理项目的内容
- 战略：定义、交流和驱动数据战略的数据治理战略的执行
- 制度：设置与数据、元数据管理、访问、使用、安全和质量有关的制度
- 标准和质量：设置和强化数据质量、数据架构标准
- 监督：在质量、制度和数据管理的关键领域提供观察、审计和纠正等措施（通常称为管理职责 Stewardship）
- 合规：确保组织可以达到数据相关的监管合规性要求
- 问题管理：确保组织可以达到数据相关的监管合规性要求
4. 业务驱动因素
1. 减少风险
- 一般性风险管理：洞察风险数据对财务或商誉造成的影响，包括对法律（电子举证E-Discovery）和监管问题的响应
- 数据安全：通过控制活动保护数据资产，包括可获得性、可用性、完整性、连续性、可审计和数据安全
- 隐私：通过制度和合规性监控，控制私人信息、机密信息、个人身份信息（PII）等
2. 改进流程
- 法规遵从性：有效和持续地响应监管要求的能力
- 数据质量提升：通过真实可信的数据提升业务绩效的能力
- 元数据管理：建立业务术语表，用于定义和定位组织中的数据；确保组织中数量繁多的元数据被管理和应用
- 项目开发效率：在系统生命周期（SDLC）中改进，以解决整个组织的数据管理问题，包括利用数据全周期治理来管理特定数据的技术债
- 供应商管理：控制数据处理的合同，包括云存储、外部数据采购、数据产品销售和外包数据运维
5. 数据治理目标
数据治理确保数据被恰当地管理而不是直接管理数据
6. 数据治理程序
- 可持续发展
- 嵌入式
- 可度量
7. 数据治理原则
- 领导力和战略（Leadership and Strategy）
- 业务驱动（Business-driven）
- 共担责任（Shared Responsibility）
- 多层面（Multi-layered）
- 基于框架（Framework-based）
- 原则导向（Principle-based）
8. 典型数据治理委员会
- 数据治理指导委员会
- 数据治理委员会
- 数据治理办公室
- 数据管理团队
- 本地数据治理委员会
9. 运营模式
- 集中式管理模式：数据治理组织监督所有业务领域中的活动
- 分布式管理模式：每个业务单元中采用相同的数据治理运营模型和标准
- 联邦式管理模式：数据治理组织与多个业务单元协同，以维护一致的定义和标准
10. 数据管理活动/职责
- 创建和管理核心元数据
- 记录规则和标准
- 管理数据质量问题
- 执行数据治理运营活动
11. 数据资产评估
- 替换成本
- 市场价值
- 发现商机
- 售卖数据
- 风险成本
12. 数据治理活动（重点）
1. 规划组织的数据治理
- 执行就绪评估：评估当前组织的信息管理能力、成熟度和有效度：数据管理成熟度、变革能力、协作准备读、与业务保持一致
- 探索与业务保持一致：数据质量分析、数据管理实践的评估
- 制定组织触点：组织如何理解和看待数据治理的态度：采购和合同、预算和资金、法规遵从性、SDLC/开发框架
2. 制定数据治理战略
- 定义数据治理运营框架：需要考虑：数据对组织的价值、业务模式、文化因素、监管影响
- 制定目标、 原则和制度：
- 起草：数据管理专业人员、业务策略人员
- 审查完善：数据管理专员、管理人员
- 终审、 修订发布：数据管理委员会
- 推动数据管理项目
- 参与变更管理
- 参与问题管理
- 评估法规遵从性要求
3. 实施数据治理
- 发起数据标准和规程：数据管理知识领域内的标准化概念示例(11种)
- 制定业务术语表：数据管理专员负责。目标：
- 对核心业务概念和术语有共同的理解
- 降低由于对业务概念理解不一致而导致数据误使用的风险
- 改进技术资产（包括技术命名规范）与业务组织之间的一致性
- 最大限度地提高搜索能力，并能够获得记录在案的组织知识
- 协调架构团队协作：数据治理委员会支持并批准数据架构
- 发起数据资产估值：数据治理委员会组织开展
4. 嵌入数据治理
将治理活动嵌入到数据作为资产管理相关的一系列流程中
13. 数据治理的工具和方法
- 线上应用/网站
- 业务术语表：业务术语表是数据治理的核心工具
- 工作流工具
- 文档管理工具
- 数据治理计分卡
14. 数据治理成功与否的度量指标
- 价值：对业务目标的贡献、风险的降低、运营效率的提高
- 有效性：目标的实现、扩展数据管理专员正在使用的相关工具、沟通的有效性、培训的有效性、采纳变革的速度
- 可持续性：制度和流程的执行情况，即它们是否正常工作、标准和规程的遵从情况，即员工是否在必要时遵守指导和改变行为
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