今天說說數據治理。

DGI框架是一個十分具有實踐指導意義的數據治理模型，主要是它的設計是從組織數據治理的目標或者需求出發進行設計的，描述了誰可以采取什么行動來處理什么信息以及何時，在什么情況下使用什么方法。

?

DGI框架的設計采用5W1H法則：

WHY，為什么需要數據治理？

DGI框架中的第1-2組件，數據治理愿景使命、數據治理目標。用這兩個組件來定義企業為什么需要數據治理。

筆者認為相比于數據治理其他幾個組件，做什么，怎么做，為什么做更加重要，它為企業數據治理指明了方向，是其他數據治理活動的總體策略。

WHAT，數據治理治什么？

DGI框架中的3-6個組件，數據規則與定義、數據的決策權、數據問責制、數據管控，DGI框架這4個組件定義出了數據治理到底治什么。

WHO，誰參與數據治理？

DGI框架中的7-9組件，定義數據治理的利益干系人，主要包括：數據利益相關者、數據治理辦公室和數據專員。DGI框架對數據治理的主導、參與的職責分工定義給出了相關參考。

WHEN，什么時候開展數據治理？

DGI框架中的第10個組件，用來定義數據治理的實施路徑、行動計劃。

HOW，如何開展數據治理？

DGI框架中的第10組件，數據治理流程，描述了數據管理的重要活動和方法。

WHERE，數據治理位于何處？

DGI框架外的組件，雖然沒有含在10大組件之列但卻十分重要，強調明確當前企業數據治理的成熟度級別，找到企業與先進標桿的差距，是定義數據治理內容和策略的基礎。

?

DGI框架的組件解讀

1、使命與愿景

企業實施數據治理的最高指引，為數據治理活動指明方向。

數據治理的使命和愿景一般包含三個部分內容：

• 定義數據管理和使用規則。
• 為相關干系人提供數據安全保護和服務。
• 對不遵守規則引起的數據問題做出反應并解決。

2、數據治理目標及獲得支持

數據治理目標：數據治理從來都不是為治理數據而治理數據，而是為了解決數據利益相關方的業務痛點或實現哪些業務和管理目標，例如：增加收入和價值，降低管理成本和復雜性，確保數據安全合規使用等。

同時，幫助業務和IT人員達成共識，為執行過程的協助奠定基礎，例如：幫助定義數據、分析數據問題、幫助解決數據問題等。

3、問責制

數據治理規則/標準一經發布，就要開始著手實施，誰做？做什么？什么時候做？對于那些職責范圍不夠明確的活動，數據治理團隊就需要將相關活動執行任務分配至日常工作中。

企業有時會為分配數據治理任務的職責而苦苦掙扎。為什么？

首先，因為有些數據治理任務通常是跨業務邊界的，職責不好定義。

其次，因為很多管理者只會管理自己擅長的領域，而在合規要求管理方面缺乏經驗。

實際上，在合規環境中，不允許個別管理者獨立解釋需求。取而代之的是，企業通常會采用一種統一的模型，由一個集中的小組來制定這些規則和要求，然后將其分發給利益相關者進行執行。

4、管控措施

我們都知道數據的存在永遠伴隨著風險。敏感數據泄露事件頻發及其產生的后果，尤其是對那些數據關聯性高的企業機構來說，數據就是決定企業生存與否的風險因素。

通常，要求數據治理通過建立風險管理策略，來控制和預防數據安全風險。控制措施可以是預防性的，也可以是偵探性或糾正性的，可以是自動化，也可以是手動執行。

同時，還會要求數據治理建立或改進現有控制措施，例如：變更管理，策略，培訓、項目管理等，以支持數據治理目標的實現。?

5、數據利益相關方

數據利益相關方是可能會影響或受到所討論數據影響的個人或團體，例如某些業務組，IT團隊，數據架構師、DBA等，他們對數據治理項目的目標會有一個更加準確的目標定位。

數據利益相關方是誰？

他們很有可能來自整個企業，包括創建數據的人員，使用數據的人員以及設置數據規則的人員。

數據利益相關方想要什么？

由于數據是影響管理決策的重要因素，因此管理者通常抱有必須由數據治理計劃解決的期望。一些數據治理規則將輔助企業領導進行決策，而另一些數據治理規則將在作出決定后通知他們，從而達到企業管理目標的要求。

企業中的決策者以及定義數據、監督規則合規性、解決相關問題的人員同樣如此。

6、數據治理辦公室

數據治理辦公室（DGO） 的職責就是促進并支持數據治理和數據管理的相關活動。

7、數據管理小組

對于很多企業的數據管理委員會可能會分為幾個團隊或工作小組，以解決特定的數據問題。

數據管理小組負責特定業務域的數據質量監控和數據的安全合規使用，例如：營銷域、用戶域、產品域等。數據管理小組根據數據的一致性，正確性和完整性等質量標準檢查數據集，發現并解決問題。

同時，數據治理小組也有義務向DGO提出數據治理策略、數據標準等方面的建議或意見。

8、數據治理流程

數據治理的流程如下：

• 數據治理的價值申明
• 確定數據治理流程
• 確定數據治理計劃、資金計劃
• 數據治理項目規劃
• 數據治理項目實施
• 數據治理監控、評估和報告
• 數據治理的持續改進

DGI框架對數據治理實踐的意義

數字化時代，數據作為重要的生產要素，是企業進行升級轉型的重要基礎，每個企業都應該重視數據治理。DGI在數據治理過程中用了四個階段來強化這個意識：

第一階段：發掘數據治理對企業價值

數據治理的目標應與企業的業務價值和目標對齊。DGI建議廣泛吸取企業數據管理的相關經驗以發掘適合的數據治理價值聲明，經驗來源包括企業內部相關部門，以及其他企業的數據治理團隊。

第二階段：確定實施路線圖和計劃

DGI強調數據治理計劃往往首先要將注意力集中在有限的問題上，解決這些問題并達成相關目標，然后再擴大范圍。

因此，數據治理的往往是一個反復迭代的過程，不可貪大求全，想一次吃個胖子。

第三階段：獲得利益相關方的支持，包括：資金、資源以及政策方面的支持

企業數據利益相關方就價值和目標達成共識。這將有助于明確范圍并建立SMART目標以及成功措施和指標。

第四階段：數據治理策略執行，監控和報告。

執行與管理數據有關的過程，并監控執行結果，測量和報告數據治理狀態。

寫在最后的話

數字化環境下，企業需要的不僅僅是管理數據，他們更需要一個”合適”數據管理體系，通過該體系設置數據治理活動的參與規則，以實現企業的數據價值，減少成本和復雜性，規避風險，并確保數據的使用符合的法律、監管和其他要求。

?

一個好的數據治理框架能夠幫我們對復雜和模糊的概念做出清晰的梳理，以便明確目標和行動計劃，從而提高項目成功率。

同時也要牢記，每個企業都有其獨一無二的成熟度、文化、技術平臺和各種其他原因，因此每個企業的數據治理規劃都應該是獨特的，以滿足企業特定的數據管理的需求和目標。

因此，再完善的框架體系都不能直接照搬，隨著企業的變化、數據治理的挑戰也隨之變化，每個企業獨特的解決方案都應該是框架中的一個特定實現，并且變化是無限的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一个被认可的数据治理框架，到底应该什么样？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。