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企业架构实践之数据架构实践之二:数据如洪流,只有善于治理才能发挥其商业价值

2018-06-29 09:34:33  来源:IT常青树

摘要:本篇主要对物资装备公司架构实践中“数据治理”内容进行阐述,我们从企业数据治理困惑出发,明确数据治理的目标,构建“三全”的数据治理完整体系,使物资装备公司获得数据治理能力,面对数据的洪流,依然从容获得高质量数据,增强了企业的智能化竞争力。
关键词: 企业架构实践 数据治理
数据治理
 
数据治理,是保障数据资产的可用、完整、准确、安全所行使得管理权力和控制活动集合,通过建立有效的管理组织、认责机制、管理制度、系统架构,保证企业数据资产的有效管理(规划、监控和执行),促进数据的全面共享和深层应用。其目的是提升企业数据质量,通过有效的数据整合、数据应用、数据服务使得企业真正具备业务信息化管理能力。构建完整的数据治理体系,需要从组织架构、管理流程和操作规范、IT应用技术、绩效考核等维度对企业数据架构、数据模型、数据管理、数据全生命周期、数据安全、数据标准、数据质量进行全面的梳理,并持续不断改进,使其与企业战略相一致,与业务系统紧密融合,为企业决策管理层提供更好的辅助支撑。
 
我们充分梳了理物资装备公司数据治理工作存在的问题,从数据现状分析认为数据基础差、数据不完整、数据不一致,但反映到深层是数据管理体制不健全、内部管理职能不清晰的根本原因所导致的。具体体现在如下方面:
 
组织管理不健全。业务部门和信息部门职责划分不清晰,数据标准规范不同意、未形成公司级统一的管理体系、管理规范和执行流程,各业务部门孤立为政,信息部门协调、执行难度大,未建立有效、常态性的管理和执行组织。
 
系统集成性缺乏。业务需求及政策变化频繁,信息部门难于快速响应系统建设集成变革,作为系统间的传递元素“数据”,缺乏有效的管理手段,造成数据问题蔓延,无法解决。
 
数据标准不统一。数据质量以满足功能为主,未遵从企业总体顶层设计和企业架构设计中的数据架构设计要求,数据交换和共享困难,数据的完整、合规、一致性问题突出,未构建主数据管理平台和元数据标准。
 
数据共享能力差。部门之间的数据共享能力差,烟囱式的信息孤岛仍然存在,缺乏数据认责人管理,没有正确树立数据的共享观念。
 
针对以上问题,我们结合数据治理咨询方法论和行业经验,确立了物资装备公司在数据治理方面的目标为:
 
建立企业数据治理体系的整体规划;
 
构建企业数据治理能力,为公司全面数据共享、深化应用提供驱动支撑;
 
构建数据治理核心技术要点实施方案;
 
制定企业数据治理路线图,构建数据治理支撑体系;
 
制定数据治理配套模版,为开展数据治理工作提供指导;
 
制定有效的数据治理管控组织及机制,逐步提升数据管控质量。
 
数据治理体系
 
数据治理体系的关键在“治理”,作为一项常态化的专业工作,需要构建全生命周期、全深度、全方位的治理体系。我们结合咨询方法论和业界最佳实践,提出围绕指导系统开发和数据全生命周期管理的数据治理体系,包括数据治理组织体系、数据治理管控流程、数据治理管控工具。具体内容有组织架构、角色职责、制度、标准、流程、评价、考核、主数据管理、元数据管理、数据质量管理、数据安全审计等。关注数据的产生源头和数据的全生命周期各个环节,对主数据、元数据、共享数据、指标数据等数据架构中的各个层次和细度进行全方位考虑,并对业务单元、业务部门、应用系统、基础设施等方面全面协调、整合。
 
结合物资装备公司的基本情况,这里对公司的数据治理组织、数据标准、技术支撑三个方面进行说明:
 
数据治理组织。公司的数据治理机构成立由高层管理人员、业务部门主要负责人、信息管理部门共同组成数据治理委员会;下设数据治理工作组,主要由业务部门专家、信息部门技术专家、数据管理专家组成;底层为数据治理执行层,由各信息系统项目组成员构成。
 
数据标准。构建数据管理层级为业务主题、数据共享、业务系统。建立数据标准、数据标准管理、数据质量管理,明确数据定义、适用范围、数据规范及数据规则。从公司整体出发,构建完整的数据标准体系,并成立技术标准工作组,执行完成各类标准的编制、审定、发布工作,内容有管理标准、业务标准、技术标准、数据考核标准等。
 
技术支撑。以元数据管理为核心,驱动数据、标准、质量的实现,构建元数据管理平台、主数据管理平台、数据分析展示平台及数据质量治理。
 
(……相关细则太多,这里仅仅列示以上三个方面……)
 
通过我们团队对物资装备公司数据治理体系方面的构建,使公司明确了数据治理的核心工作内容,建立了数据治理组织结构,强化了数据架构、数据全生命周期、数据治理、数据安全等方面的管理,持续提升数据治理对企业数据的价值提升,保证了公司的数据资产的质量,为使数据成为引领企业战略规划和业务发展,形成企业核心的竞争能力奠定了坚实的基础。

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责编:yangjun

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