数据管理知识分享-1

2023-02-28 19:06 浏览量:186

本篇主要分享数据管理的基础知识

一、基础概念,数据管理能力:组织和机构对数据进行管理和应用的能力

数据管理能力成熟度评估 模型:用于对组织的数据管理能力成熟度进行评估的模型

能力域:数据管理相关活动、过程等集合以及一组相关数据能力子域的集合

数据战略:组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则

数据治理:对数据进行处置、格式化和规范化的过程

数据架构:通过组织级数据模型定义数据需求,指导对数据资产的分布控制和整合,部署数据的共享和应用环境,以及元数据管理的规范

数据标准:数据的命名、定义、结构和取值的规则

元数据:关于数据或数据元素的数据(可能包括期数据描述),以及关于数据拥有权、存取路径、访问权和数据易变性的数据

元模型:规定一个或多个其他数据模型的数据模型

数据治理:在指定条件下使用时,数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度

数据安全:数据的机密性、完整性和可用性

主数据:组织中需要跨系统、跨部门进行共享的核心业务实体数据

参考数据:对其它数据进行分类和规范的数据

数据生存周期:将原始数据转化为可用于行动的知识的一组过程

数据元:由一组属性规定去定义、表述、表示和允许值的数据单元

二、DCMM包含8个数据管理能力域,每个能力域包括若干数据管理领域的能力项共29个;

数据战略含数据战略规划、数据战略是实施、数据战略评估

数据治理含数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通

数据架构含数据模型、数据分布、数据集成与共享元数据管理

数据应用含数据分析、数据开放共享、数据服务

数据安全含数据安全策略、数据安全管理、数据安全审计

数据治理含数据治理需求、数据质量检查、数据质量分析、数据质量提升

数据标准含业务术语、参考数据和主数据、数据元、指标数据

数据生存周期含数据需求、数据设计和开发、数据运维、数据退役

三、成熟度评估等级共分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级

初始级:数据需求的管理主要是在项目及体现,没有统一的管理流程,主要是被动式管理,具体特征如下

1)组织在制定战略决策时,未获得充分的数据支持

2)没有正式的数据规划、数据架构设计、数据管理组织和流程等

3)业务系统各自管理自己的数据,各业务系统之间的数据存在不一致的现象,组织未意识到数据管理或数据质量的重要性

4)数据管理仅根据项目实施的周期进行,无法核算数据维护、管理的成本

受管理级:组织以意识到数据是资产,根据管理策略的要求制定了管理流程,指定了相关人员进行初步管理,具体特征如下:

1)意识到数据的重要性,并制定部分数据管理规范,设置了相关岗位

2)意识到数据治理和数据孤岛式一个重要的管理问题,但目前没有解决问题的办法

3)组织进行了初步的数据集成工作,尝试整合个业务系统的数据,设计了相关数据模型和管理岗位

4)开始进行了一些重要数据的文档工作,对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施

稳健级:数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产,在组织层面制定了系列的标准化管理流程,促进数据管理的规范化,具体 特征如下:

1)意识到数据的价值,在组织内部建立了数据管理的规章和制度

2)数据的管理以及应用能力结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求

3)建立了相关数据管理组织、管理流程,能推动组织内各部门按流程开展工作

4)组织在日常决策、业务开展过程中能获取数据支持,明显提升工作效率

5)参与行业数据管理相关培训,具备数据管理人员

量化管理级:数据被认为市获取竞争优势的重要资源,数据管理的效率能量化分析和监控,具体特征如下:

1)组织层面认识到数据是组织的战略资产,了解数据在流程优化、绩效提升方面的重要作用,在制定组织业务战略的时候可获得相关数据的支持

2)在组织层面建立了可量化的评估指标体系,可准确测量数据管理流程的效率并及时优化

3)参与国家、行业等相关标准的制定工作

4)组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作

5)在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源,促进组织本身的数据管理、应用的提升

优化级:数据被 任务是组织生存和发展的几乎,相关管理流程能实时优化,能在行业内机进行最佳实践分享,具体特征如下:

1)组织将数据作为核心竞争力,利用数据创造更多的价值和提升改善组织的效率

2)能主导国家、行业等相关标准的制定工作

3)能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广

 

 

来源:点滴成湖

作者:李波

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