[数据知识]DAMA数据管理—数据管理概述
本章重点介绍数据管理的总体流程、人员和技术。
[核心要点]
引言
- 数据管理是一个职能或是高层级的业务流程。通过规划与执行、实践和项目，获得交付数据和信息资产价值；
- 数据管理可能是一个项目群（相互关联的项目）；
使命和目标
- 使命是在信息的可用性、安全性和质量方面满足企业信息需求；
- 战略目标：需求、完整性、质量、安全、价值最大化；
- 非战略目标：成本、理解、一致性、遵从（SMART原则）
指导原则
- 企业资产
- 质量、安全、完整、保障、可用、可理解，得到有效利用
- 共同责任（业务和IT）
- 职能、职业
职能与活动
- 数据管理活动范围（十大职能），数据治理、数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。考虑数据管理职能范围相关性。据不同企业不同时期、不同阶段，考虑相关职能的优先级，同时考虑投入、时间、努力等。
- 数据管理活动，职能范围的分解（结构：职能活动-子活动）。
- 活动组（PDCO），计划、开发、控制、操作。计划，设置战略和战术路线；开发，生命周期（分析、设计、构建、测试、准备、部署，交付）；控制，持续监督；操作，持续服务和支持。
关联图
- 供给者，内部（职能层级）、外部、第三方；
- 输入，启动活动（如：企业战略、业务活动、IT活动、数据问题）；
- 参与者，多种职能；
- 工具，支持活动（如：数据建模、数据整合、质量工具、商务智能...）；
- 主要交付物，十大职能协同交付成果（8项：数据战略、数据架构、数据服务、数据库、数据、信息、知识、智慧）；
- 消费者，交付成果的受益者；
- 测量指标，各职能的工作绩效（指标：数据价值、数据质量、数据管理方案）。
角色
- 组织类型，企业特定组织范围、职责、分工，定义群体协同任务；
- 角色类型，30种个人角色。
技术
- 软件，数据管理角度的；
- 硬件，并行处理计算机、数据设备。
[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：
引言
本书从"企业"角度对数据管理提出组织视角"职能"分工，并提出基于分工的"业务流程"要求。"对于职能活动的描述中侧重"项目"管理,并且强调数据管理作为"项目群"管理模式，应该归属到"PMO"项目管理办公室进行统筹管理。
"数据小兵认为"书中并未提及"运营"管理，"数据管理"如果作为组织体中的常设机构，应在企业组织结构中有明确的职能定位，作为职能部门应与企业的日常运营管理紧密集合，如果进行项目化管理会存在企业数据管理能力持续性保障问题。
另建议大家补充：PMI-PMP项目管理知识体系，加强数据管理的十个职能域的项目目标实现的理解。
使命和目标
本书中对于数据管理的使命描述，是站在企业需求的角度。对于战略目标和非战略目标，则是从职能战略的数据资产价值最大化和企业内部数据管控优化进行介绍。
"数据小兵"认为，企业数据管理可以考虑更广阔的范围，如：数据竞争战略、数据变革...等角度进行考虑。
指导原则
本书中对于指导原则方面的介绍包括：数据资产、数据资产的有效利用、数据管理组织和人员、数据管理职能和职业。
"数据小兵"认为书中指导原则较为宽泛，对于企业实际确立数据管理原则时，并不十分适用，所以建议在构建原则时可根据企业自身的企业战略需要，对数据管理原则进行具体构建，便于理解和明确本企业数据资产的利用方式和职能范围。
职能与活动
本书中对于职能与活动采取的方式是（PDCO）模式，其本质是（PDCA）的模式变化，其核心是：规划、执行、控制，三个部分，且贯穿于整个十大职能范围，由于考虑了IT技术部门的职能交叉，所以很难界定其"数据"与"IT"职能之间的边界。后面，对于不同企业、不同时期关注的相关领域提出"优先级"考虑，兼顾规模、目标、成本、复杂性。
"数据小兵"认为，"业务"、"数据"、"IT"，三者的边界很难进行清晰的界定，与其很难，《DAMA 数据管理知识体系指南》也是力求让大家较为清晰的区分，"数据"作为职能的新兴职能和职业的定位的必要性，但在实际的职能与活动中应综合考虑本企业对于数据管理的职能范围，可能侧重于业务端，也可能侧重于IT端，大家可以根据本企业的实际需求进行动态平衡处理。
关联图
本书中对于关联图中的元素进行逐一说明。表述的本质是ITO结构，附加：工具和绩效。
"数据小兵"整体看了各个章节的关联图，认为十大领域中的相关关联图部分独立成章，缺乏一个总图对于相关交叉、联系、关联的部分进行说明。
角色
本书中对于角色从"群体"和"个体"角度进行阐述，通过列表形式进行介绍。
"数据小兵"认为："群体"部分，如果以企业作为数据管理职能角色的考虑，应当引入较为明确的组织结构图示意图进行说明更直观；"个体"部分，30个角色，较零乱。建议大家在阅读时，直接参考附表A.3会便于理解。
技术
书中从"软件和硬件"角度进行描述。
"数据小兵"认为，技术部分可以从数据管理的"整体技术架构"提出要求，目前基于大数据的技术架构已经比较成熟，大家可以参考相关新的技术支撑。
[经验体会]
通过本章的学习，"数据小兵"结合自身工作经验，谈一谈理解：
- 当前，企业对于数据战略的理解还比较模糊，很多企业还停留在对业务战略的支撑和保障意识的理解，如何发挥"数据战略、数据智慧、数据价值..."等，需要企业的CEO对于数据的深入理解和CDO的培养；
- 其次，数据的管理的职能活动缺乏整体构建，较多的企业在十大职能领域内容中均设立了相关的业务流程，但缺乏统一的协同，这样也就很难实现数据战略的交付；
- 最后，数据管理对于CDO的能力要求很迫切，如何取得企业高层的支持，需要CDO有能力对于企业的数据资产的价值量化进行详尽的说明，取得企业高层级决策者的变革决心，是个大问题。
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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