数据治理体系建设

组织构建数据治理体系主要围绕数据治理核心域、数据治理管控机制、IT工具支撑、数据治理管控宣介以及数据治理实施路线规划五个方面展开。具体内容及相互关系参见下图：

 

(一)  数据治理管控机制

1      数据治理组织

1.1           组织架构

有效的组织架构是项目成功的有力保证，为了达到项目预期目标，在项目开始之前规划符合组织当前数据治理理念的组织架构和职责分工是非常必要的，如建立数据治理委员会、数据管理委员会、数据管理团队、数据质量团队、数据安全团队、数据技术团队等。一般建议组织采用如下图所示的组织架构：

1.1           组织层次

数据治理委员会由组织高层领导者组成。委员会定义数据治理愿景和目标；组织内跨业务部门和IT部门进行协调；设置数据治理计划的总体方向；在发生策略分歧时进行协调。委员会也将包含来自部门或子公司的领导代表，以及来自数据为组织资产的信息科技部门代表。这些高层管理人员是数据治理计划的所有拥护者，确保在整个组织内获得支持。

数据治理工作组是组织内委员会下面的下一个级别。工作组执行数据治理计划。工作组负责监督数据管理员工作。数据治理工作组由数据治理委员会中各局领导主持。

每各业务部门有至少一位业务分析员，信息科技部门设置数据质量分析员、数据管理员、集成开发人员。各工作人员负责本部门数据的质量，履行职责，解决具体的问题。

 

1.2           角色职责

根据数据管理工作的实际需要，在业务管理部门、技术管理部门和业务应用部门确定各工作人员的职责。

数据治理委员会职责范围：

1)   从战略角度来统筹和规划，对数据资产和系统进行清理，确定数据治理的范围；明确数据源的出处、使用和管理的流程及职责；

2)   明确数据治理的组织、功能、角色和职责；

3)   负责各工作组成员的培训工作；

4)   负责审查各工作小组的目标、原则，批准数据管理的相关制度、标准及流程；

5)   负责确定数据治理的工具、技术和平台；

6)   负责制定数据治理的评估指标、方法。

数据治理工作小组，其主要工作职责是：

1)   负责数据治理的牵头，组织、指导和协调组织的数据治理工作；

2)   综合数据治理管控办法、数据治理考核机制等有关规章制度的牵头制定、修改等；

3)   负责数据的分析整理并出具数据指标报告；

4)   负责数据的监测预测工作；

5)   建立数据冲突的处理流程和数据变更控制流程；

6)   负责对基础数据质量的检测、发布、考核和清理完善工作。

工作组成员：业务分析员、数据质量分析员、数据管理员、集成开发员

这些不同的角色在数据治理过程中承担着彼此不同，而又相辅相成的职责。

集成开发人员在数据治理流程中需要肩负起数据访问、验证数据结构、验证数据、交付数据以及数据库/知识库的构建等角色，其主要工作职责作包括：

1)   访问及交付相应数据给业务用户；

2)   提高生产力和性能；

3)   最大化减少异常/出错的影响；

4)   开发和完善技术最佳实践。

数据质量分析员在数据治理流程中负责数据的剖析、清洗匹配合并等，其主要工作职责作包括：

1)   为开发人员定义数据规格及标准；

2)   为机构有效的追踪数据质量问题；

3)   实施被业务人员和数据管理员定义正确的数据质量规则；

4)   不间断的监控数据质量水平及问题。

业务分析人员在数据治理流程中负责定义数据的转换规则，其主要工作职责作包括：

1)   与需求开发人员协作，正确捕获和解析业务需求；

2)   与开发人员和数据管理员协作，为业务用户缩短数据产生价值的时间。

数据管理员需要定义引证数据，并管理元数据，其主要工作职责作包括：

1)   保证数据的质量、正确、完整、一致、审计及安全性；

2)   定义引证/参考数据；

3)   为组织机构数据实体给出正确业务定义；

4)   为组织机构解决混淆和有争论的数据定义。

 

来源：数据化运营圈

作者：道亦无名