数据治理流程

发布时间:2019.08.19来源:CSDN浏览量:14次标签:数据治理

要真正把数据作为企业有价值的资产来管理,就必须像管理财务、人力资源等业务功能一样进行数据治理。财务功能由多个核心业务流程组成,如应付账款、应收账款、工资和财务计划等。那么,要把数据治理当作业务功能来管理,数据治理的核心业务流程有哪些呢?

我用以下图表说明数据治理和管理工作的主要业务流程,当然包括预期的数据清洗、修复、屏蔽、保护、协调、升级以及审定数据差异、政策和标准这些流程。二十多个不同的流程可分为四个核心流程阶段--这些流程均可重复执行,并且根据数据治理成熟阶段的不同,可能包含一些并行的活动。

发现流程获取组织数据生命周期的当前状态、相关业务流程、组织及技术支持能力,以及数据本身的状态。利用从这些步骤中得到的启示,定义数据治理策略、优先级、业务实例、政策、标准、架构以及最终的未来愿景。此流程以“探索驱动定义”的形式与定义流程阶段迭代并行,同时,定义流程使发现流程更有重点和针对性。

定义流程记录数据定义、与业务术语相关的业务背景、分类、关系以及实施数据治理工作必须定义的政策、规则、标准、流程以及考量策略。如上所述,此流程与探索流程阶段迭代并行。

应用流程的目标是执行数据治理,并确保数据治理与发现和定义流程阶段获取的所有数据治理政策、业务规则、管理流程、工作流程、跨职能角色及职责相符。

衡量和监测流程 
1、获取并衡量数据治理和管理工作的有效性及价值;
2、监测是否与定义的政策和规则相符,有无异常;
3、使数据资产及其生命周期透明并可审核。

数据治理提案必须构建能力、指派角色及职责并对技术进行投资,以使这些核心流程无论业务目标的范围和规模多大都能执行。以改进数据项(比如电话号码)质量或安全性的实验性数据治理项目,必须按照管理全部重要业务数据资产的全面数据治理功能的方法来执行。工作量、时间、资源以及有效实现业务价值所需的技术当然有所不同。为单一业务单元执行的单个应用程序中,对“电话号码”的验证、清洗、改进及质量监测--虽不能说微不足道--但与管理全球企业成百上千甚至更多重要的数据实体相比,明显轻松得多。

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