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浅谈数据治理、数据管理、数据资产管理

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数据治理

数据治理(Data Governance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

国际数据管理协会(DAMA)给出的定义:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。

国际数据治理研究所(DGI)给出的定义:数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统,这些过程按照达成共识的模型来执行,该模型描述了谁(Who)能根据什么信息,在什么时间(When)和情况(Where)下,用什么方法(How),采取什么行动(What)。

数据治理的最终目标是提升数据的价值,数据治理非常必要,是企业实现数字战略的基础,它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具。

数据管理

数据管理(Data Management)的概念是伴随上世纪八十年代数据随机存储技术和数据库技术的使用,计算机系统中的数据可以方便地存储和访问而提出的。2015年,国际数据管理协会(DAMA,Data Management Association International)在DBMOK2.0知识领域将其扩展为11个管理职能,分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全(Data Security)、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据(Master Data)、数据仓库(Data Warehouse)和商务智能(BI,Business Intelligence)、元数据(Metadata)、数据质量(Data quality)等。

数据管理(Data Management)是指通过规划、控制与提供数据和信息资产职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,以获取、控制、保护、交付和提高数据和信息资产价值。

数据资产管理

数据资产管理(Data Asset Management)是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理,以确保数据资产保值增值。

数据资产管理(Data Asset Management)一般来说包括统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营四个主要阶段,贯穿数据采集、存储、应用和销毁整个生命周期全过程。企业管理数据资产就是对数据进行全生命周期的资产化管理,促进数据在“内增值,外增效”两方面的价值变现,同时控制数据在整个管理流程中的成本消耗。

那实际现在数据治理是如何?

对于当前大部分企业的数据治理,实际上可以看到两个关键的问题。

其一就是数据治理属于问题驱动和后治理型,即都是数据在产生和使用,协同和共享的过程中发现了问题,才来考虑数据治理的内容,这种问题驱动方式很难构建完整的数据治理体系。更多的是建设大量的类似数据稽核类系统,个人任务数据稽核系统本身就是一个反治理下的产物。

其二是希望通过IT系统建设来规范数据治理,这个虽然有点用,但是不全。比如我们做MDM主数据系统,会减少类似元数据管理,数据质量管理,数据创建变更流程等。但是要看到系统本身仅仅是治理规范要求的落地,如果你没有事先形成治理规范要求,那么系统再多也没用。

现在有很多做主数据管理或数据管理平台的IT其一给出数据治理架构,可以看到这些仅仅是系统IT功能的实现点,如果深究漏洞百出。

也正是这个原因,需要重新来梳理和思考数据治理体系和框架问题,数据治理本身的核心究竟在哪里,其概念模型和核心要素是什么?

把握“数据要素”,释放数据价值

2020年4月9日,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中首次将“数据”与土地、劳动力、资本、技术并列为五大生产要素,并提出要“加快培育数据要素市场,完善数据要素的市场化配置机制”。

企业作为市场主体,如何在数据爆炸时代发挥数据要素价值、真正为自身发展带来切实助力,已经成为企业数字化转型升级中的大课题。

罗马不是一天建成的,数据也不是一夕一朝之间变为数据资产从而为公司创造价值的。想要把握数据要素,就得从正视大数据的作用及能力开始,收好数据、归好数据最后用好数据,说起来简单但做起来也是相当有难度的。

亿信华辰作为商务智能领域的时代弄潮儿,在数据分析领域一骑绝尘,旗下王牌产品亿信ABI是一款融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能的全能型数据分析平台,可满足企业对数据分析的一切想象。

在数据治理方面,亿信华辰也一直走在了行业前头,早在2018年,我们根据十数年深入研究和实施经验重磅推出融合九大领域的智能数据治理平台——睿治,填补了该领域的空白,一举暂获DAMA数据治理优秀产品奖、星河优秀大数据产品奖等多项荣誉。

结论

一、数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。

二、有效的数据治理是一个持续性的过程,也是逐步实现数据价值的过程。所以数据治理是企业信息化的基石,数据资产是企业战略发展的核心价值,数据管理为企业赋能。

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