内容概述

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。

• 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

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。

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。

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。

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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