數據治理和數據管理的關系： 數據治理:保證數據中被管理的。數據管理:管理數據以達到既定目標。見下圖3-1
以數據為中心的組織對待數據的原則： 1)數據應該作為 <font color="red" >企業資產管起來</font>。2)應該在整個組織內 <font color="red" >鼓勵</font>數據管理的<font color="red" >最佳實踐</font>。3)企業數據戰略必須與業務<font color="red" >戰略壹致</font>。4)應不斷 <font color="red" >改進</font>數據管理 <font color="red" >流程</font>。<font color="green">P48</font>
做正確的事(立法/司法)與正確的做事(執法)。P48
典型數據治理委員會： 數據治理指導委員會;數據治理委員會;數據治理辦公室;數據管理團隊; 本地數據治理委員會。<font color="green">P49</font>
數據治理運營模型類型： 集中式治理;分布式治理;聯邦式治理。在 集中式管理模式 中，數據治理組織監督所有業務領域中的活動。在 分布式管理模式 中，每個業務單元中采用相同的數據治理運營模型和標準。在 聯邦式管理模式 中，數據治理組織與多個業務單元協同，以維護壹致的定義和標準。 <font color="green">P49</font>
數據管理職責(Data Stewardship)： 描述了數據管理崗位的責任,以確保數據資產得到有效控制和使用。<font color="green">P49</font>
數據管理活動集中於： <font color="red">1.創建和管理核心元數據</font>;業務術語/有效數據值/關鍵元數據的定義和字 處理。<font color="red">2.記錄規則和標準</font>;業務規則/數據標準/數據質量規則的定義和記錄。<font color="red">3.管理數據質量問 題;4.執行數據治理運營活動</font>。<font color="green">P49</font>
數據管理崗位的類型： 首席數據管理專員;高級數據管理專員;企業數據管理專員;業務數據管 理專員;數據所有者;技術數據管理專員;協調數據管理專員。<font color="red">通常最好的數據管理專員都是在 工作中被發現的，而不是靠培養的</font>。大多數組織中,即使沒有數據治理項目,也有人負責數據管理。<font color="green">P50</font>
數據制度: 包括對數據治理管理初衷的簡要說明和相關基本規則，貫穿數據和信息的全過程，是全 局性的。不同組織制度差異大，描述了數據治理的==“什麽“==，標準和規程描述了數據治理的==”如何“==。<font color="green">P51</font>
數據資產評估: 理解和計算數據對組織的經濟價值的過程。數據具有不可互換性，只有在使用時才有價值，使用會伴隨風險。<font color="green">P51</font>
數據生命周期的大多數階段涉及成本: 包括獲取數據、存儲、管理和處置。<font color="green">P51</font>
其他度量價值的方式： <font color="red">1 替換成本;2 市場價值;3 發現商機;4 售賣數據;5 風險成本</font>。<font color="green">P51-52</font>
風險成本有： 1.<font color="red">缺少必要的數據</font>。2.存在<font color="red">不應留存</font>的數據。3.除上述成本外，包括數據不正確造成 客戶、公司<font color="red">財務和聲譽</font>受到<font color="red">傷害</font>。4.風險下降或風險成本的下降，其實是與提升和驗證數據等操作幹預成本的抵消之後的<font color="red">溢出部分</font>。<font color="green">P52</font>
數據資產會計準則 問責原則;資產原則;審計原則;盡職調查原則;持續經營原則;估值級別 原則;責任原則;質量原則; 見下表3-6
數據治理(Data Governance，DG)： 對數據資產管理行使權力、控制和***享決策(規劃/監測 和執行)的系列活動。<font color="green">P43</font>
數據治理<font color="red">職能</font>： 是指導所有其他數據管理領域的活動。<font color="green">P43</font>
數據治理的<font color="red">目的</font>： 是確保根據數據管理制度和最佳實踐正確地管理數據。<font color="green">P43</font>
數據管理的<font color="red">整體驅動力</font>： 是確保組織可以從其數據中<font color="red">獲得價值</font>；數據治理聚焦於<font color="red">如何制定有關數據的決策,以及人員和流程在數據方面的行為方式</font>。<font color="green">P43</font>
數據治理項目的範圍和焦點依賴於組織需求，常見有： <font color="red">1)戰略。2)制度。3)標準和質量。4)監督。 5)合規。6)問題管理。7)數據管理項目。8)數據資產估值</font>。<font color="green">P43</font>
對於多數企業,采用正式的數據治理需要進行組織變革管理(參見第17章),以及得到來自最高層管理者(C級別)的支持,如CRO、CFO或者CDO。 <font color="green">P44</font>
為了實現這些目標，數據治理時將制定制度和實施細則，在組織內多個層次上實踐數據管理，並 參與組織變革管理工作，積極向組織傳達改進數據治理的好處以及成功地將數據作為資產管理 所必需的行為。<font color="green">P44</font>
數據治理目標: 1 <font color="red">提升</font>管理數據資產的<font color="red">能力</font>;2 <font color="red">定義、批準、溝通和實施</font>數據管理的<font color="red">原則、政策、 程序、指標、工具和責任</font>;3 <font color="red">監控和指導</font>政策合規性、數據使用和管理活動。<font color="green">P44</font>
有效的數據治理應具有以下特征： 1 可持續發展;2 嵌入式的，而不是附加的管理流程;3 可度量。<font color="green">P46</font>
數據治理基礎原則： <font color="red">(1)領導力和戰略</font>;成功的數據治理始於遠見卓識和堅定的領導。數據戰略指導數據管理活動，同時由企業業務戰略所驅動。<font color="red">(2)業務驅動(Business-driven)，</font>數據治理是壹項業務管理計劃，因此必須管理與數據相關的 IT 決策，就像管理與數據有關的業務活動壹樣。 <font color="red">(3)***擔責任(Shared Responsibility)，</font>在所有數據管理的知識領域中，業務數據管理專員和數據管理專業人員***擔責任。<font color="red">(4)多層面(Multi-layered)，</font>數據治理活動發生在企業層面和各地基層，但通常發生在中間各層面。<font color="red">(5)基於框架(Framework-based)，</font>由於治理活動需進行跨組織職能的協調，因此對數據治理項目必須建立壹個運營框架來定義各自職責和工作內容。<font color="red">(6)原則導向(Principle-based)，</font>指導原則是數據治理活動、特別是數據治理策略的基礎。 <font color="green">P46</font>
業務驅動因素: 常見是法規遵從性；高級分析師、數據科學家的迅猛發展也成為新增的驅動力；很多組織的數據治理是通過其他業務信息化管理需求所驅動的；聚焦減少風險和改進流程。<font color="green">P45</font>
<font color="red">減少風險</font>： 1.壹般性風險管理;2.數據安全;3.隱私; <font color="green">P45</font>
<font color="red">改進流程</font>： 1.法規遵從性;2.數據質量提升;3.元數據管理;4.項目開發效率;5.供應商管理; <font color="green">P45</font>
數據治理 不是壹次性 的行為。治理數據是壹個<font color="red">持續性的項目集</font>,以保證組織壹直聚焦於能夠從數據獲得價值和降低有關數據的風險。可以由壹個<font color="red">虛擬組織</font>或者有特定職責的<font color="red">實體組織</font>承擔數據治理的責任。<font color="green">P45</font>
要考慮<font color="red">組織和文化</font>的獨特性問題，還有內部要面對的<font color="red">具體挑戰和機遇</font>。<font color="red">數據治理要與 IT 治理分開</font>。<font color="green">P45</font>
==(A 執行就緒評估。B 探索與業務保持壹致。C 制定組織觸點。)(觸點:突破口、價值點、抓手、切入點·)==
1. 執行就緒評估： 典型的評估包括:1) 數據管理成熟度 。了解 組織對數據的處理方式;衡量其當前的數據管理能力和容量。重點是業務人員對公司管理數據和 利用數據的優勢以及客觀標準(如工具的使用、報告級別等)的印象 2) 變革能力(識別阻力點) 。 數據治理需要行為上的改變，因此測量組織為適應數據治理所需而改變行為的能力非常重要。3) 協作準備度 。體現了組織在管理和使用數據方面的協作能力。如果某個組織對於如何協作無從下手，那麽這樣的企業文化將成為管理的障礙。4) 與業務保持壹致 。通過業務壹致性能力評估可以 檢查組織如何調整數據的使用來支持滿足業務戰略要求。 <font color="green">P53</font>
2.探索與業務保持壹致： 數據治理項目必須能夠被找到並提供 特定的價值來為組織作出貢獻。例如，減少監管機構的罰款。通過評估識別和評價現有制度/方 針的有效性，找到特定的價值。關鍵評估:數據質量分析。<font color="red">數據管理實踐的評估。</font> <font color="green">P54</font>
3.制定組織觸點 (治理介入點)： 1.采購和合同。2.預算和資金。3.法規遵從性。4.SDLC/開發框架。==(觸點: 突破口、價值點、抓手、切入點·)== 首席數據官影響組織觸點，支持企業在管理其數據時的凝聚 力，也會增加企業使用數據的敏捷性。<font color="red">從本質上來講，這是組織如何理解和看待數據治理的壹個態度</font>。<font color="green">P55</font>
數據治理戰略 定義治理工作的範圍和方法。 交付物： 章程。運營框架和職責。實施路線圖。為成 功運營制訂計劃。
1.定義數據治理運營框架： 需要考慮:<font color="red">1 數據對組織的價值。2 業務模式(分散/集中、本地化與國際化)。3 文化因素。4 監管影響</font>。<font color="green">P55</font>
2.制定目標、原則和制度： 由<font color="red">數據管理專業人員、業務策 略人員</font>，在<font color="red">數據治理組織</font>的支持下***同起草數據治理的目標、原則和制度，然後由<font color="red">數據管理專員和管理人員</font>審查並完善，最後由<font color="red">數據管理委員會</font>終審、修訂和發布。
數據治理辦公室 DGO 認證確認組織用到的數據，批準成為業務擁有者。
業務擁有者 在其業務領域委派數據管理專員。
數據管理專員 的日常職責是協調數據治理活動。 <font color="green">P56</font>
3.推動數據管理項目： 數據治理委員會負責定義數據管理項目的 商業案例，監督項目狀態和進度。數據管理項目可視為整個IT項目組合的壹部分。數據治理委員會還可以與企業範圍內的大型項目集配合開展數據管理改進工作。
關鍵： <font color="red">闡明數據管理提高效率和降低風險的方法</font>。<font color="green">P57</font>
4.參與變革管理： <font color="red">組織經常面臨管理項目上的變遷，而不是管理組織體系進化。</font>成熟的組織在變革管理中建立清晰的組織願景，從高層積極引導和監督變革，設計和管理較小的變革嘗試，再根據整個組織的反饋和協同情況調整變革計劃方案。<font color="green">P57</font>
組織需要組建壹個團隊來負責： 1)規劃。2)培訓。3)影響系統開發。在 SDLC 中增加數據治理步驟。4)制度實施。5)溝通。<font color="green">P58</font>
溝通重點放在： <font color="red">1)提升數據資產價值</font>。教育和告知員工數據在實現組織目標中所起的作用。<font color="red">2)監控治理活動的反饋並采取行動</font>。除了***享信息外，通過溝通計劃還應引導出相關方反饋，以指導數據 治理方案和變更管理過程。<font color="red">3)實施數據管理培訓</font>。<font color="red">4)在 5 個關鍵域衡量</font>。1==意識==到需要改變。2 希望==參與==並支持變革。3==知道==如何改變。4==具備==實施新技能和行為的能力。5保持==持續==變革。<font color="red">5) 實施新的指標和 KPI。</font> <font color="green">P58</font>
5.參與問題管理： 問題管理是識別、量化、劃分優先級和解決與 數據治理有關問題的過程： 1)授權。2)變更管理升級。3)合規性。4)沖突。5)壹致性。6) 合同。7)數據安全和身份識別。8)數據質量。<font color="green">P58</font>
開展數據治理需要在以下方面建立控制機制和流程： 1)識別、收集、記錄和更新的問題。2)各 項活動的評估和跟蹤。3)記錄利益相關方的觀點和可選解決方案。4)確定、記錄和傳達問題解 決方案。5)促進客觀、中立的討論，聽取各方觀點。6)將問題升級到更高權限級別。<font color="green">P58-59</font>
80%-85%的問題在業務單元數據治理、數據管理團隊中解決。 20%在數據治理委員會解決。5%升 級到數據治理指導委員會解決。<font color="green">P59</font> 見下圖3-7
6.評估法規遵從性要求： 合規性通常是實施數據管理的初始原因。 對管理信息資產有重大影響的部分全球性法規： 1)會計準則。==2)BCBS 239(巴塞爾銀行監管委 員會)和巴塞爾 II。==3)CPG 235。==4)支付卡行業數據安全標準 PCI-DSS==。5)償付能力標準 II。 6)隱私法。數據治理監控組織要對涉及數據和數據實踐的監管要求或審計承諾作出響應，如在 監管報告中證明數據質量合格。<font color="green">P59</font>
最佳方式是創建壹個實施路線圖。有些數據治理工作是基礎性，可分為初始階段和持續階段。高優先級的前期工作有： 1)<font color="red">定義</font>可滿足高優先級目標的數據治理流程。 2)建立業務術語表，記錄術語和<font color="red">標準</font>。3)協調企業架構師和數據架構師，<font color="red">幫助理解</font>數據和系統。 4)為數據資產<font color="red">分配財務價值</font>，以實現更好的決策，並提高對數據在組織成功中所起作用的理解。 流程。術語。人。賦值。<font color="green">P60</font>
1.發起數據標準和規程： 數據標準通常由數據管理專業人員起草， 應由數據治理辦公室或授權工作組(如數據標準指導委員會)審查、批準和采用。數據標準必須得到有效溝通、監控，並被定期審查和更新。最重要的是，必須有強制手段，對數據可以根據標準進行測量。數據管理活動可由數據治理委員會或數據標準指導委員會按照規定的時間表或作為 SDLC 批準流程的壹部分進行審核，以確保符合標準。通常由數據管理專業人員 來起草數據流程文檔。<font color="green">P61</font>
標準被定義為“用來判斷其他事物質量的好東西”或“由權威建立和確定,作為衡量數量、重量、範圍、價值或質量的規則”。通過采用標準,組織只需做壹次決定,並將其編成壹組實施細則(標準),而不再需要為每個項目重新做出相同的決定。<font color="green">P61</font>
“標準”在組織內部和跨組織變化很大,對壹致性的期望也是如此。數據治理的標準應該具有強制性。<font color="green">P61</font>
數據標準應由數據治理辦公室或授權工作組(如數據標準指導委員會)審查、批準和采用。<font color="green">P61</font>
2.制定業務術語表： 數據管理專員通常負責整理業務術語表的內容。<font color="green">P61</font>
業務術語表具有如下目標： 1)對核心業務概念和術語有<font color="red">***同的理解</font>。2)<font color="red">降低</font>由於對業務概念理 解不壹致而導致數據<font color="red">誤用風險</font>。3)<font color="red">改進</font>技術資產(包括技術命名規範)與業務組織之間的<font color="red">壹致性</font>。4)最大限度地<font color="red">提高搜索能力</font>，並能夠獲得記錄在案的組織知識。***同理解。降低風險。 壹致性。可搜索能力 <font color="green">P61</font>
3.協調架構團隊協作： 數據治理委員會支持並批準數據架構。應由數據架構師和數據管理專員在業務領域團隊中***同開發和維護企業數據模型。根據組織情況的不同,可以由企業數據架構師或數據管理專員協調這項工作。<font color="green">P62</font>
企業級數據模型應經數據治理委員會評審、批準並正式采用，與關鍵業務戰略、流程、組織和系統保持壹致性。數據戰略和數據架構是在“做正確的事”和“正確的做事”之間協調的核心。<font color="green">P62</font>
4.發起數據資產估值： 數據治理委員會應組織開展數據資產估值工作，並為此設置標準。<font color="green">P62</font>
信息缺口——所需信息和可用信息之間的差異——代表業務負債。彌補或防止差距的成本可用於估算數據丟失的業務價值。參考這個思路,組織可以開發模型來評估實際存在信息的價值。<font color="green">P62</font>
將治理活動嵌入到數據作為資產管理相關的壹系列流程中。可持續性意味著采取行動，保證流程和資金到位，以確保可持續地執行數據治理組織框架。通常為了加深組織對數據治理的理解，可通過其本地應用創建壹個感興趣的數據治理社區來加強相互學習。<font color="green">P62</font>
數據治理的工具和方法： <font color="red">數據治理流程必須有效管理自己的工作和數據。</font>線上應用/網站。業務術語表<font color="red">(業務術語表是數據治理的核心工具)</font>。工作流工具。文檔管理工具。數據治理計分卡。 <font color="green">P63</font>
數據治理成功與否的度量指標：
(1) 價值： <font color="red">1.對業務目標的貢獻。2.風險的降低。3.運營效率的提高。 </font>
(2) 有效性： 1.<font color="red">目標的實現</font>。2.<font color="red">擴展</font>數據管理專員正在使用的相關<font color="red">工具</font>。3.<font color="red">溝通的有效性</font>。4.<font color="red">培訓的有效性</font>。5.<font color="red">采納變革的速度</font>。
(3) 可持續性： 1.制度和流程的<font color="red">執行情況</font>(即它們是否正常工作)。2.標準和規程的<font color="red">遵從情況</font>(即員工是否在必要時遵守指導和改變行為)
<font color="green">P65-66</font>
數據治理實施指南： 定義規程/運營計劃——>實施路線圖——>啟動治理。壹般始於重大項目、 試點、漸進式。 <font color="green">P64-65</font>
有效而持久的數據治理： 需要<font color="red">組織文化的轉變和持續的變革管理</font>，文化包括<font color="red">組織思維和數據行為</font>， 變革包括為實現未來預期的行為狀態而支持的新思維、行為、策略和流程。<font color="green">P65</font>
管理和溝通變更工具： <font color="red">業務戰略/數據治理治理藍圖。數據治理路線圖。數據治理的持續業務案例。數據治理指標</font>。<font color="green">P65</font>