3.1 引言

数据治理（Data Governance，DG）是对数据管理工作履行职权和实施管控的行为。数据治理的目标是确保数据依照相关制度和最佳实践得到良好的管理。

3.1.1 业务驱动因素

最常见的数据治理驱动就是监管合规。 数据治理的驱动力通常在降低风险或者优化流程。

3.1.2 目标和原则

数据治理的目标是使组织能够将数据视为资产来管理。 数据治理提供原则、制度、流程、框架、指标、监督，以便将数据作为资产管理并指导各层面的数据管理活动。 要实现这一总体目标，数据治理职能必须：

1）可持续：数据治理职能必须具有 黏性。 数据治理不是一个具有明确结束时间的项目，而是一个需要组织承诺能持续投入的企业职能。 数据治理需要改变数据的管理和使用方式，这并不意味着要大规模得新建组织和持续调整，而是在初始阶段实施了数据治理的某一部分之后，依然可以通过持续的方式来管理变革。 可持续的数据治理依赖业务领导力、资金、所有权。

2）可嵌入：数据治理不是一个附加流程，数据治理活动需要融入软件开发方法，数据分析、主数据管理、风险管理及其他活动。

3）可衡量：良好的数据治理能够产生积极的财务影响。 但是要证明这种影响需要了解初始情况，并规划可衡量的方案。

原则：

1）领导力和战略

2）业务驱动：数据治理是一项业务职能，必须像治理与数据交互的业务一样治理与数据相关的IT决策（重点）

3）共担责任：在所有数据管理知识领域，数据治理是业务数据管理专员和技术数据管理专员的共同责任（重点）

4）多层级的：数据治理在企业全局或局部范围内都有发生，并且经常发生在中间各层

5）基于框架：因为数据治理活动需要跨职能、跨领域进行协调，所以数据治理职能必须建立一个能界定责任与交互的运营框架

6）基于原则

3.1.3 基本概念

正如财务审计人员实际上并不执行财务管理一样，数据治理的作用是确保数据被恰当的管理，而不是直接管理数据。

5 数据管理专员的类型

数据管理专员，又被称为数据管家，是为了组织的最高利益代表他人来管理数据资产的人，因为代表了所有相关方的利益，所以需要从企业全局视角确保数据的高质量和有效利用。 优秀的数据管理专员对数据治理活动负有责任，并会定期投入时间专注参与这些活动。

1）首席数据管理专员：可代替CDO主持数据治理

2）高级数据管理专员：数据治理委员会任职的高级管理人员

3）企业数据管理专员：对跨业务职能的数据域进行监督

4）**业务数据管理专员：**业务专业人员，通常被认为是主题域领域专家，负责一个数据子集，他们与利益相关方一同定义并控制数据

5）**技术管理专员：**在某一知识领域内进行操作的IT专员，如数据集成专家、数据库管理员、商务智能专家、数据质量分析员、元数据管理员等。

6）**数据所有者：**业务专业人员，拥有其管辖范围内有关数据的决策审批权

7）协调型数据管理专员：领导并代表业务和技术管理专员团队参与跨团队讨论及与高层数据管理专员之间的讨论。

3.2 活动

3.2.1 定义组织的数据治理

3.2.2. 制定数据治理战略

交付成果一般包含：

1）章程

2）运营框架和责任

3）实施路线图

4）规划运营目标

4 参与变更管理

组织需要建立一个团队负责以下事项：

1）规划

2）培训

3）影响软件系统的开发

4）制度实施

5）沟通

沟通对变更管理的过程中非常重要。 支持正式数据治理的变革管理项目应当关注沟通的几个重点方面：

• 推广数据资产价值：关于数据在达成组织目标过程中的角色
• 对有关数据治理活动的反馈开展监测和行动：积极寻求和使用利益相关方的反馈信息，有助于建立对数据治理目标的承诺，并找到成功和改进的机会。
• 开展数据管理培训：组织各个层级的培训，以增强对数据管理最佳实践和流程的意识
• 衡量变革管理的效果
• 执行新的kpi指标

5 参与问题管理

问题管理是识别、量化、划分优先级级姐姐数据治理相关问题的过程。

许多问题都可由数据管理团队解决，需要沟通和升级的问题必须被记录，并且可以上升至业务单元数据治理乃至更高级别的数据治理委员会。 数据治理需要以下控制机制和规程：

1）识别、获取、记录、跟踪、升级问题

2）分配和跟踪行动事项

3）记录利益相关方的观点和可选的解决方案

4）决定、记录、和沟通问题解决方案

5）促成客观、中立的讨论以便听取所有观点

6）将问题升级到更高层级的权利机构

成功的问题管理需要控制机制，以便展示工作成效和解决方案的影响力。

3.2.3 实施数据治理

1 支持数据标准和规程

标准的定义为“被用作评价其他食物质量好坏的好事物” 、“由权威者设置和建立的事物，作为衡量数量、重量、长度、价值、质量的规则”。 由于标准提供了一种比较的方法，故有助于定义质量，也有助于简化流程。

数据标准应该促进食欲这些标准的流程产生一致的结果。 数据治理标准应当是强制性的。

数据标准通常是数据管理专员人员起草，应该由数据治理委员会或者指定工作组评审审批、采用。

3.3 工具和方法

3.3.1 在线展示/网站

一个数据治理职能的网站应当包括：

1）数据治理战略和职能章程

2）数据制度和数据标准

3）描述数据管理的角色和责任

4）工作新闻发布

5）数据治理论坛的链接

6）有关数据治理主题的高管消息链接

7）数据质量度量报告

8）问题识别和调整更新的规程

9）请求服务或者问题反馈链接

10）文档、演示文稿、培训计划，附带相关在线资源的链接

11）数据治理职能的联系信息

3.3.2 业务术语表

3.3.3 工作流工具

3.3.4 文档管理工具

3.3.5数据治理计分卡

3.4 实施指南

3.4.2调整和沟通

管理和沟通变更需要的工具包括：

1）业务/数据治理战略图： 该图链接数据治理活动和业务需求，定期衡量和沟通数据治理如何赋能业务，对数据治理持续的获得支持至关重要

2）数据治理路线图：数据治理路线图不应当是僵硬死板的，应当与业务环境活优先事项的改变相适应

3）持续的数据治理业务场景：必须定期调整业务场景，反应组织不断变化的优先级和财务状况

4）数据治理指标：该指标应随着数据治理职能的成熟增长和变化

3.5 度量指标

指标示例包括：

1）价值

2）对业务目标的贡献

3）降低风险

4）提升运营效率

5）有效性

6）目标和目标达成情况

7）数据管理人员使用相关工具的程度

8）沟通有效性

9）教育/培训有效性

10）采取变革的速度

11）可持续性

12）制度和流程的执行情况

13）标准和规程的复合情况