【数据管理】数据治理

2024-08-24 18:12
文章标签 数据 治理 数据管理

本文主要是介绍【数据管理】数据治理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

1、相关概念

2、数据治理和管理职责语境关系图

3、业务驱动因素

4、目标和原则

5、 数据治理和数据管理的关系

6、数据治理组织

7、数据管理职能

8、数据制度

9、数据资产估值


1、相关概念

  • 1)战略(Stategy):定义、交流和驱动数据战略和数据治理战略的执行。
  • 2) 制度(Policy):设置与数据、元数据管理、访问、使用、安全和质量有关的制度。
  • 3) 标准和质量(Standards and Quality):设置和强化数据质量、数据架构标准。
  • 4) 监督(0versight):在质量、制度和数据管理的关键领域提供观察、审计和纠正等措施(通常称为管理职责 Stewardship)。
  • 5) 合规(Compliance):确保组织可以达到数据相关的监管合规性要求。
  • 6 问题管理(Issue Management):识别、定义、升级和处理问题,针对如下领域:数据安全、数据访问、数据质量、合规、数据所有权、制度、标准、术语或者数据治理程序等。
  • 7)数据管理项目(Data Management Projects)。增强提升数据管理实践的努力。
  • 8)数据资产估值(Data Asset Valuation)。设置标准和流程,以一致的方式定义数据资产的业务价值。

2、数据治理和管理职责语境关系图


3、业务驱动因素

(1)减少风险

  • 1)一般性风险管理。洞察风险数据对财务或商誉造成的影响,包括对法律(电子举证E-Discovery)和监管问题的响应。
  • 2)数据安全。通过控制活动保护数据资产,包括可获得性、可用性、完整性、连续性、可审计和数据安全。
  • 3)隐私。通过制度和合规性监控,控制私人信息、机密信息、个人身份信息(PI)等。

(2)改进流程

  • 1)法规遵从性。有效和持续地响应监管要求的能力。
  • 2)数据质量提升。通过真实可信的数据提升业务绩效的能力。
  • 3)元数据管理。建立业务术语表,用于定义和定位组织中的数据;确保组织中数量繁多的元数据被管理和应用。
  • 4)项目开发效率。在系统生命周期(SDLC)中改进,以解决整个组织的数据管理问题,包括利用数据全周期治理来管理特定数据的技术债。
  • 5)供应商管理。控制数据处理的合同,包括云存储、外部数据采购、数据产品销售和外包数据运维。

4、目标和原则

目标:使组织能够将数据作为资产进行管理。数据治理提供治理原则、制度、流程、整理框架、管理指标、监督数据资产管理,并指导数据管理过程中各层级的活动。

数据治理程序:

  • 1、可持续发展
  • 2、嵌入式(融合)
  • 3、可度量

原则:

  • 1、领导力和战略
  • 2、业务驱动
  • 3、共同责任
  • 4、多层面
  • 5、基于框架
  • 6、原则导向

5、 数据治理和数据管理的关系

数据治理相当于将监督和执法的职责分离。业务处理的目标是为了得到高质量的数据。有效数据管理成为企业致力于通过分析获得洞察、制定决策时的高优先级事项。

以数据为中心的组织

  • 1)数据应该作为企业资产管理起来。
  • 2)应该在整个组织内鼓励数据管理的最佳实践。
  • 3)企业数据战略必须与业务战略一致
  • 4)应不断改进数据管理流程。

6、数据治理组织

从政治治理角度理解:立法职能、司法职能、执行职能


7、数据管理职能

1、创建和管理核心元数据

2、记录规则和标准

3、管理数据质量问题

4、执行数据治理运营活动


8、数据制度

对数据治理管理初衷的简要说明和相关基本规则,数据信息的创造、获取、集成、安全、质量和使用的全过程。

制度描述数据治理做什么和不做什么,标准和规程描述数据治理如何。


9、数据资产估值

理解和计算数据对组织的经济价值的过程。数据只有使用时才有价值。度量价值方式包括:

  • 1、替换成本
  • 2、市场价值
  • 3、发现商机
  • 4、售卖数据
  • 5、风险成本:基于潜在罚款、补救成本和诉讼费用的估价

来自法律或监管的风险包括:

  • 1、缺少必需的数据
  • 2、存在不应留存的数据
  • 3、数据不正确造成客户、公司财务和声誉收到损害

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