作为数字化转型的关键基石,数据资产的高效管控和价值最大化对企业的生存和发展至关重要。数据治理正是为实现这一目标而存在的核心手段。通过全方位的政策、流程、架构设计,数据治理为数据资产的全生命周期管理树立了规范化、系统化的框架,确保数据的高质量且高效利用,最终赋能企业的数据驱动能力。

  一个完善的数据治理框架,需要从顶层设计、组织编制、流程建设、技术支撑等多个层面精心规划和部署,贯穿企业数字化转型的各个环节。本章将对构建现代数据治理框架的几个关键组成部分进行深入解析,旨在为读者提供系统的指引。

一、原则：治理的顶层规范

  任何有效的管理体系,都需要制定出统一的原则,作为行为的准则和规范。数据原则治理正是数据治理框架的"顶层设计",明确了数据被视为企业战略资产应遵循的各项基本原则。通常包括:

  1、数据资产归属

  明确数据资产的所有权在企业内部的歸属。企业需要识别、确权并赋予数据资产所有者明确的数据操作职责和相应的权利,形成数据资产的有效管控。

  2、数据质量标准

  质量是数据资产核心价值的基础。企业需要结合业务需求,制定统一的数据质量标准,对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等维度提出明确要求。

  3、数据安全与隐私

  数据安全和隐私保护,体现了企业对数据资产的负责任管理,是维护数据资产可信赖性的重要一环。需要制定全面的安全与隐私政策,实施相应的技术保障措施。

  4、数据全生命周期管理

  从数据产生到消亡,每一个环节都需要妥善管控。通过制定数据全生命周期策略和管控措施,实现对数据资产端到端、全方位的管控。

  5、统一数据定义

  语义统一是实现数据无缝集成和利用的基础。通过建立统一的数据定义体系,明确关键数据元素的概念和关系,消除数据语义的歧义和障碍,促进数据的共享和互操作。
  上述原则明确了数据资产管理所应秉持的顶层理念,为数据治理制定了全局性、准则性的指引,是构建有效数据治理体系的基本前提。企业应当结合自身的业务特点和数字化战略目标,科学制定切合实际的数据原则,形成全员认可的行为规范。

二、组织架构:分工协作

  数据治理覆盖企业数字化转型的各类数据生产和应用场景,其复杂性和系统性决定了需要专业的组织架构保驾护航。一个完善的数据治理组织架构,需要明确不同岗位的职责分工,形成从上到下的分层管理和决策机制,并促进跨职能团队的紧密协作,共同推进治理目标的实现。

  从总体上看,数据治理组织架构可划分为以下几个层级:

  1、数据治理委员会

  作为数据治理的最高决策机构,数据治理委员会由企业高层和各部门负责人组成,负责制定企业数据战略,审定数据治理政策和实施计划,统筹资源并监控治理绩效。

  2、数据质量团队

  是数据治理实施的中坚力量,主要职责是建立数据质量标准体系、持续监测和处置数据质量问题。团队成员通常来自于业务部门和数据管理团队。

  3、数据架构团队

  负责数据架构设计和技术实施,主要包括元数据建模、数据标准化、数据集成等工作。

  4、数据隐私团队

  负责制定和执行数据隐私保护政策,评估隐私风险,实施数据脱敏等保护措施,确保企业数据安全合规。

  5、业务数据负责人

  各业务部门指定的数据负责人,承担本部门数据资产的管理职责,参与相关数据标准和质量规范的制定,协调处理本部门的数据问题。
  上述不同岗位团队相互配合、密切协作,共同构筑起跨职能的数据治理组织网络。数据治理委员会承担统筹作用,数据质量、架构、隐私团队分担治理的专项工作,而业务数据负责人则是数据治理在业务线的延伸,发挥着纽带和桥梁作用。
  此外,数据治理架构中各团队的职责划分虽有侧重,但并非相互独立。比如数据质量问题的处置往往需要架构团队提供技术支持;隐私保护也需要与质量团队密切配合等。因此整个组织应围绕数据资产管理的目标,密切协同、整体运作。
  作为跨职能的组织结构,数据治理架构的高效运转面临着诸多挑战:

  1、权责科学分工

  需要根据企业实际情况,科学合理地划分各岗位的职责权限,形成一张清晰的"工作地图",避免职能交叉或遗漏。

  2、部门资源保障

  各个岗位团队都需要部门层面的工作保障,如人力、财力资源的持续投入和支持。

  3、协作流程机制

  跨团队协作往往是在不同部门、利益链条上开展,因此需要建立统一的工作协调机制和流程,明确各方在不同环节的工作职责。

  4、组织扁平化管理

  层级式的组织架构往往效率低下,因此应探索扁平化、平行式的协作模式,赋予成员自主权,提高响应灵活性。

  5、管控权限授予

  数据治理组织需要被赋予足够的权限去对数据资产行使管控,建立与业务部门的上下级领导关系。

  6、文化认知培养

  数据治理是整个企业的系统工程,需要努力培养员工的数据文化和治理意识,增强数据责任心。

  总的来说,组建一支有力的数据治理组织架构是数据治理框架的关键一环,需要合理分工、清晰权责、制度保障、文化培养等多方面的支撑与协调。只有通过整体的科学设计和有效运作,组织架构才能真正发挥其推动数据治理落地的核心作用。

三、流程:全生命周期覆盖

  数据治理框架的实施离不开一整套标准化的流程体系,将包括需求、质量、元数据、标准化等环节有机串联,实现数据资产的全生命周期管控。完善的流程设计是数据治理高效运转的关键。

  一个较为典型的数据治理流程包括以下几个核心环节:

  1、数据需求评估

  任何数据资产的构建都应以业务需求为出发点。通过收集梳理业务需求,识别需要获取的数据范围、质量要求等,对数据需求进行评估,为后续的供给做好准备。

  2、数据质量监控

  质量监控贯穿数据资产的全生命周期,是数据治理的核心环节,需要建立持续的数据质量监控机制,及时发现、追踪并协调处理数据质量问题。

  3、数据问题协调处理

  建立标准化的数据质量问题协调和处置机制,规范质量问题的上报、评估、修复和反馈流程,形成问题闭环管理。相关工作需要数据质量团队与业务数据负责人密切配合。

  4、元数据管理

  元数据是数据资产的"内在属性",对于确保数据资产的完整性、可追溯性至关重要。需构建企业统一的元数据模型,并建立元数据的统一管理和服务机制。

  5、数据标准实施

  标准化是实现数据共享和互操作的基础,需要建立数据标准委员会,制定统一的标准规范,并通过工程化方式持续实施推广,落实到数据资产建设中。
  上述各个环节相互衔接、相互作用,形成了一个完整的闭环流程,覆盖了数据资产全生命周期所需的各项关键治理活动。同时,这些流程环节并非孤立存在,还需要与组织架构、技术架构相配合,形成一个协同的数据治理体系整体运转。
  构建规范化的流程体系,不仅有利于实现数据资产管控的标准化和一致性,而且有助于清晰各环节的职责分工,形成制度化的工作方式。流程设计过程中,还应该考虑企业自身的组织架构和业务特点,对标业界先进实践并持续优化完善,以确保流程设计的科学性和合理性。
  值得一提的是,随着新技术、新业务场景的涌现,数据治理流程已经不再是一个静态、封闭的体系,正在逐步向精细化、敏捷化、智能化方向演进,以更好地适应企业日益复杂的数据管理需求。比如通过DevOps理念推进流程持续优化、智能化工具支持数据质量加速闭环等。因此,现代化的数据治理流程体系也应具备一定的灵活性和可扩展性,以应对未来的新挑战。

四、技术架构:工具支撑

  构建现代化的数据治理框架离不开多元化、智能化技术工具的大力支持。技术架构提供了数据治理活动所需的平台和手段,承担着流程实施的基础保障作用,是推进数据治理全面落地的重要助力。
  一个完整的数据治理技术架构一般包含以下几大类工具或平台:

  1、数据质量工具

  质量治理是数据治理的核心任务,因此数据质量工具位于工具体系的核心层。常用工具包括商业工具(如Informatica DQ、SAS DQ)、开源工具(如Apache Griffin)以及自建的质量监控平台等。这些工具实现了对企业数据质量的全面监测和分析,识别并跟踪处理质量问题。

  2、元数据管理工具

  元数据是数据资产的内在属性,管理元数据对确保资产管控的完整性至关重要。元数据管理工具通常包括元数据设计工具(如ErWin)、元数据管理平台(如Collibra)和元数据搜索引擎等。设计工具用于构建企业元数据模型,管理平台用于统一管理元数据资产,搜索引擎赋能元数据的服务与共享。

  3、数据集成平台

  数据集成是实现数据标准化和资产整合的重要技术手段。集成平台主要涵盖商业工具(如Informatica PowerCenter)和开源工具(如Apache NiFi)两大类,提供了统一、自动化的数据采集、转换、加载和共享能力。

  4、大数据平台

  随着数据量和多样性的不断增加,大数据平台(如Hadoop生态圈)应运而生,为海量、异构数据的高效存储、计算和分析提供了全新手段。与此同时,云数据仓库(如Snowflake)和数据湖平台(如AWS Glue)也相继推出,共同构建企业现代大数据架构。

  5、数据安全工具

  安全合规性是数据治理的基本要求,因此数据安全工具是技术架构的重要一环。常见工具包括数据加密、数据掩码、安全监控和合规审计等。必要时还需要结合人工智能赋能,提升安全防护的主动性。

  6、其他配套工具

  除上述主体工具外,部分辅助性工具也在现代数据治理架构中发挥了重要作用,比如主数据管理(MDM)工具、数据建模工具、知识图谱等。随着人工智能、自动化技术的发展,未来会有更多创新型工具加入到数据治理架构中。
  总的来说,数据治理技术架构构建了工具和平台的集成体系,为数据治理的各项活动提供了智能化、工程化的支撑,极大提高了治理效率。在具体构建过程中,许多企业还采用了混合云模式,即在自建工具之外,同时集成专业SaaS服务工具,以灵活获取最新能力。
  当然,仅搭建工具平台还远远不够,更为关键的是要充分发挥技术架构的价值。这就需要企业持续优化工具应用能力,与数据治理流程充分融合,并不断培养专业人员队伍等。只有工具和人才协同发力,数据治理技术架构才能真正为企业高效治理数据资产注入强劲的动力。
  数据治理框架虽然为企业数据管控指明了基本遵循,但要真正发挥价值,还需要与企业实际数字化战略和业务实践紧密结合。本章的内容旨在为读者提供一个框架性指引,但具体落地仍需结合企业自身情况,科学制定并持续优化。当前,越来越多的企业已经意识到构建数据治理框架的重要性,希望通过这项系统工程,夯实数字化发展的根基。相信在未来,一个先进、完善的数据治理框架将成为企业数字化转型的基本要求和核心能力所在。

转载自公众号DigitalClub 数字营销