数据治理是什么 | DMBOK笔记

2023-03-05 16:55 浏览量:351

最近在读《DAMA数据管理知识体系指南》,这个听起来像“大妈”的DAMA组织,是一个全球性的数据管理协会,主要做数据管理的研究和实践。

粗暴的类比,DAMA之于数据类似PMI之于项目管理。数据管理知识体系指南的缩写DMBOK,Data Management Body of Knowledge,是DAMA对在数据领域对知识、经验以及最佳案例的总结。
 

接下来的会陆续结合DMBOK的框架和工作中遇到的案例以及我的思考,多写读书笔记。

首先来聊聊“数据治理”这个概念

在我的意识里,数据治理一直是模糊的,每次感觉数据来源不清晰,数据质量差,指标口径乱七八糟的时候,就感叹“啊!谁来治理一下数据”。

在有限的认知里,总觉得数据治理是类似治理污染,事后擦屁股的角色。谁会喜欢做治理的工作工作呢?耗时费力还看不见产出。

DMBOK里对数据治理的定义是:

在管理数据资产过程中行使权力和管控,包括计划、监控和实施。
 

这句话好像啥都说了,也好像啥也没说。

再往下看:

数据治理职能是指导所有其他数据管理领域的活动,目的是确保根据数据管理制度和最佳实践正确地管理数据,聚焦于如何制定有关数据的决策,以及人员和流程在数据方面的行为方式。
 

到这里就清楚了,“数据治理”中的治理,不应该解释为处理、整修,比如“污染治理”,而应该解释为管理、统治,比如“治理国家”。

数据治理是个宏大的命题,涵盖了数据工作的方方面面:从顶层战略设计开始,到数据访问和使用的制度、应该遵从什么样的标准,以及遇到问题应该怎样识别、升级和处理问题。
 

关于数据治理和数据管理

DMBOK也做了概念的辨析:
 

数据治理保证数据是被管理的,数据管理是管理数据以达到既定目标。

数据治理和数据管理之间的关系,有点类似财务审计人员不实际执行财务管理一样。数据治理更偏向于制定规则、厘清流程、确保整套体系更够运转起来,而数据管理是在做实操的工作。
 

而我上边提到的比如数据质量差,数据来源不清晰的问题,应该归由数据管理活动处理,包括但不限于:1)创建和管理核心元数据;2)记录规则和标准;3)管理数据质量问题。
 

数据治理不是一次性的行为,我的理解是业务一直发展、数据一直生产,这个体系大概率是“熵增”的,就像公园里的草地,持续生长就持续需要修剪才能维持良好的状态。数据治理也是类似的道理,在不同的组织和文化中,需要不断面对具体挑战和机遇。

 

 

来源:蟹老板和小王啊

作者:小王同学

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