[数据知识]DAMA数据管理—数据治理
数据治理是数据管理框架的核心职能，本章重点介绍数据治理职能的定义、相关概念和活动。
[核心要点]
数据治理是对数据资产行驶权利和控制的活动集合，它处于数据管理的核心地位、指导其他相关数据管理职能的执行。
概念和活动
数据管理需要组织中各方的共同、有效合作关系，能够建立组织业务边界和系统边界的整合，构建企业级的数据视图。
- 数据治理，是以数据资产管理为核心。运用持续的（PDCA）对10个职能开展，每个有效的、独特的的数据管理方法。
- 数据管理制度，确保对数据资产进行有效的控制和使用的业务职责问责制度。
- 数据治理和管理制度组织，企业内部的"数据政体"（立法：策略和标准；司法：问题管理；行政：管理、服务于合规），"立法和司法"属于数据管理制度，"行政"属于数据管理服务。数据治理组织定期规则和裁决问题。主要的角色：数据治理委员会（DGC）、数据管理制度指导委员会（DSPSC）、数据管理制度团队（DST）、数据治理办公室（DGO）等。
- 数据管理服务组织，包括：数据管理服务（DMS）、数据管理卓越中心（COE）、数据管理利益共同体（COD）。
- 数据管理执行官（CDO），包括：职能、组织、汇报、职责、决策等。
- 数据治理办公室（DMO），包括：组织、汇报、职能、报告等。
数据治理活动
- 数据战略和政策：什么是战略？什么是数据战略？数据战略和数据架构的区别？数据战略的组成部分？数据战略的交付成果？什么是数据政策？数据政策由谁完成？数据政策包含哪些主题？
- 数据标准和架构，数据架构师企业级的数据模型，包括：数据技术架构、数据整合架构、数据仓库和商务智能架构、元数据架构，信息内容管理架构和企业分类法。数据标准包括数据命名、规范、建模、设计、架构、规程等。数据标准和规程的准则内容有哪些？
- 法律遵从，数据的合规性。法规是强制的，需要遵从。
- 问题管理，识别、管理、解决不同数据的相关问题的手法。需要相关控制机制和规程开展问题管理。
- 数据管理项目，规定行动方针、展开现状评估、明确目标环境和项目目标，提出计划，有效执行目标的步骤。数据管理的项目作用，整合企业数据蓝图、质量及主数据方法、商务智能的支撑等。
- 数据管理服务，对数据和信息资产提供的相关服务。
- 数据资产估值，数据资产的确认和计量。
- 沟通与推广，沟通对象、沟通频率、沟通方法、沟通工具。
- 相关的治理框架，COSO、COBIT、Zachman、Togaf、Rational、CMMI、Prince、PMI PMP、ITIL、ISO2000
综述
- 指导原则，11项指导原则。
- 过程总结，P(9)+C(7)。
- 组织和文化问题,Q5。
[观点解读]
通过对以上内容的学习，"数据小兵"对于要点补充解读如下：
概念和活动
书中重点介绍了（数据治理、数据管理制度、管理制度组织、数据管理服务组织、数据管理执行官、数据治理办公室），强调"数据治理"的核心为制度、组织、人员的职责分工。
"数据小兵"认为"治理"工作的核心需要对公司的治理、IT治理、数据治理，有较好区分，同时就文中描述"治理"反映的是企业内部的"政体"，整体的模式有很多，如：君主制、联邦制...。治理是个大话题，应结合不同的国家环境、社会环境、文化环境、组织环境、企业环境进行理解和定义。文字运用了大段的文字说明"治理"运用到数据环境下的不同的组织模式、角色、职责分工及关系构建、相关制度等，建议大家在阅读时，理解相关组织、角色的分工，以便于结合本企业的实际情况，进行理解。
数据治理活动
书中重点对数据战略、数据政策、数据架构、数据标准和规程、法律遵从、问题管理、数据管理项目、数据管理服务、数据资产估值、沟通与推广、相关的治理框架进行介绍，且对相关内容进行了列表说明，内容具体详细。
"数据小兵"认为数据治理活动中的每项活动，都有很多的内涵，都需要深入理解和补充，才能更好的消化和理解。本书中仅仅是对相关活动进行了概要的简述，建议大家还需要对每项活动进一步学习。后续，"数据小兵"针对相关活动主题进行单独详细的解读，这里就不详细说明了。
综述
书中对指导原则（11）进行了列表说明、过程总结提出基于计划（P）9个活动和控制（C）7个活动的二维表，以及对组织和文化问题的Q/A部分举例。
[经验体会]
当前，很多企业对于IT治理和数据治理没有很好的界定和区分，这是个普遍的现象。如何真正呈现数据价值，开发和利用好数据资产，需要数据治理作为核心提供数据管理活动的支撑。所以，需要企业对于数据治理的组织、角色、分工、职责...有深入的理解，并确立好企业所需的数据治理的相关内容。
数据治理活动，没个环节均会指导和涉及其他数据管理职能工作的有效开展，这就需要企业在构建数据治理活动框架时，尽可能考虑完整。目前，大多数企业数据治理活动方面缺乏整体构建，仅仅是对部门的数据管理职能工作进行了相关的管理，这里还是建议大家能够从数据治理的整体角度考虑整体规划。
以上，观点为"数据小兵"的学习心得体会，不代表官方观点，欢迎小伙伴们提出宝贵的建议，"数据小兵"将非常感激！
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