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  • 作家相片Gao Zhe

我们对数据治理、数据管理和数据管控的理解

数据治理的领域太庞大,还是要积累沉淀,才可以融会贯通。

最近在读石秀峰老师的《一本书讲透数据治理》,很多名词都听过,但是没串起来,正借此机会,系统性地学习补充一下,针对一些混淆的知识点,做下笔记,需要的时候,算是有个参考,


无论是从国家的层面,还是各行业层面,都在倡导进行数字化转型,提升对数据价值的重视程度,而数据治理是企业数字化转型的基础,是企业的顶层策略,可以说他是一个管理体系,同时也是一个技术体系,涵盖了战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面的内容。

在我们的工作中,数据治理、数据管理、数据管控这几个词儿,经常出现混着用、随机用的现象,其实之前也不是很理解这几个词之间是否有区别,是否表达的同一个意思,是否可相互替代。

例如DAMA-DMBOK就提出数据管理包含数据治理,有的观点则认为数据治理应该高于数据管理,属于顶层设计。这些不同的观点,站的角度不同,各有各的道理,并不是唯一答案。

按照石老师所说,数据治理、数据管理和数据管控,可以用金字塔来描述他们之间的关系,如下所示,



数据治理,他是一种自顶向下的策略或活动,应该是企业顶层设计、战略规划方面的内容,是数据管理活动的总纲和指导,他指明数据管理过程中有哪些决策要制定、由谁负责,更强调组织模式、职责分工和标准规范。

数据管理,是为实现数据和信息资产价值的获取、控制、保护、交付及提升,对政策、实践和项目所作的计划、执行和监督。数据管理是执行和落实数据治理策略并在过程中给予反馈,强调管理过程和制度,涵盖不同的管理领域。例如元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据服务管理、数据集成等。

数据管控,侧重于执行层面,是具体落地执行所涉及的各种措施,例如数据建模、数据抽取、数据处理、数据加工、数据分析等。数据管控的目的是确保数据被管理和监控,从而让数据得到更好的利用。


因此,数据治理强调顶层的策略,数据管理侧重于流程和机制,数据局管控侧重于具体的措施和手段,三者是相辅相成的关系。

基于以上理解, 能在一定程度上,解决两个疑惑,


疑惑1,全国信息技术标准化技术委员会编制过一个国家标准,《数据管理能力成熟度评估模型》(Data Management Capability Maturity Assessment Model),简称是DCMM,他是按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析和总结,提炼出组织数据管理的8个过程域,其中一个就是数据治理,如果从这看,数据治理是在数据管理之中的?


浅谈一下我自己的理解,在该标准中,描述数据治理的过程项包括了数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通。之前介绍过,数据治理是企业的顶层设计,其中就涵盖了组织结构、组织模式、职责分工等,定义了做事的基本原则和指导,这和DCMM对数据治理过程项的描述是不冲突的。而DCMM说的是数据管理能力的成熟度评估模型,强调的是数据管理的能力,数据管理是执行和落实数据治理策略并在过程中给予反馈,数据治理作为数据管理的总纲和指导,他的制定和执行的水平,作为数据管理能力评估的范畴之一,无可厚非。因此,这就是站在不同的角度,对数据治理和数据管理的使用和说明。

疑惑2,很多的企业,好像是只要涉及数据管理的项目,都会被说成数据治理?


主要是因为企业越来越意识到传统IT驱动或者说技术驱动的专项数据管理项目在实施过程中很难推进,并且很难解决业务和管理上用数难的问题。而从战略、组织入手的数据治理顶层设计更有利于实现数据管理的目标。自下而上推动数据管理项目很难,牵扯到各方利益、精力,但通过组织级的战略规划的形式,自上而下推动,就会顺畅一些,这是从实现层面的一种变通。

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