【干货分享】从不同角度让你了解数据治理

在从事数据管理工作十多年间，干过大大小小的项目，原以为对数据治理已是十分了解，直到近期一次偶然的机会接触到CDGA。在CDGA备考的过程中，我对数据管理知识进行了系统的学习，从此打开了一扇新的知识之门。DAMA数据管理知识将我原来的知识进行了串接和升华，对推进数据治理落地、支撑业务迭代均起到实质性的帮助。

——夏同学

我是项目经理，学习数据治理CDGA，是因为预计以后会用得上。学习很重要，开卷永远有益。理论学习远比我们想象的更加重要，理论是实践的基础，一定需要扎实地学习。

——王同学

作为一名数据治理的老兵，我原以为自己对数据治理已经颇有研究，直到本次学习经历告诉我学无止境，非常感谢DAMA给我开了一扇新的“知识之门”。

——姚同学

数据治理（Data Governance，DG)的定义是在管理数据资产过程中行使权力和管控，包括计划、监控和实施。在所有组织中，无论是否有正式的数据治理职能，都需要对数据进行决策。建立了正式的数据治理规程及有意向性地行使权力和管控的组织，能够更好地增加从数据资产中获得的收益。

数据治理职能是指导所有其他数据管理领域的活动。数据治理的目的是确保根据数据管理制度和最佳实践正确地管理数据。而数据管理的整体驱动力是确保组织可以从其数据中获得价值，数据治理聚焦于如何制定有关数据的决策，以及人员和流程在数据方面的行为方式。

数据治理项目的范围和焦点依赖于组织需求，但多数项目都包含如下内容:

（1） 战略(Strategy)。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(Oversight)。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。

（1）数据管理项目(Data Management Projects)。增强提升数据管理实践的努力。

（2）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。

为了实现这些目标，数据治理时将制定制度和实施细则，在组织内多个层次上实践数据管理,并参与组织变革管理工作，积极向组织传达改进数据治理的好处以及成功地将数据作为资产管理所必需的行为。

对于多数企业，采用正式的数据治理需要进行组织变革管理，以及得到来自最高层管理者(C级别)的支持，如CRO、CFO或者CDO。

产生和分享数据、信息的能力改变了个人及经济的互动。在充满活力的市场环境中，随着将数据作为差异化竞争优势的意识提升，促使组织调整数据管理职责。上述改变已经很明显地出现在金融、电子商务、政府和零售领域。各个组织都在努力成为数据驱动型组织，主动将数据需求作为战略发展、项目规划和技术实施的一部分。然而，这样做通常会带来企业文化上的挑战。此外，鉴于企业文化可以影响任何战略目标，进行数据治理时需要努力将文化变革部分纳入考虑，以期获得强有力的领导支持。

要从作为企业资产的数据中受益，组织必须学会衡量数据和数据管理活动的价值。即使拥有最佳的数据战略，数据治理和数据管理计划也可能不会成功，除非企业愿意接受并进行管理变革。对很多组织而言，文化变革是一项主要的挑战。变革管理的基础信条是，组织变革需要个人的改变(Hiatt 和 Creasey, 2012)。当数据治理和数据管理要求显著的行为变化时，为了成功，一定需要正式的变革管理。

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