//本系列是基于DMBOK2的学习过程中的知识点整理，方便学习与回顾//
数据治理是目前数据行业的热门词汇，它在DMBOK中的定义是“在管理数据资产过程中行驶权力和管控，包括计划、监控和实施”。 听起来和数据管理的定义("为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程")有一些重复。它们两者之间的区别是，数据治理确保的是数据被恰当的管理了，是从过程的角度看，所以数据治理职能是指导所有其他数据管理领域的活动。而数据管理是从各个不同领域对数据进行管理来实现既定目标，偏执行层面以及结果角度。
一、基本概念
数据治理的目的：确保根据数据管理制度和最佳实践正确地管理数据，它聚焦于制定数据决策，以及数据方面的人员及流程。
1.1 业务驱动因素
驱动企业进行数据治理的因素主要有两类
1. 减少风险
包括企业的一般风险(财务/商誉)，也包括数据安全和隐私保护方面的风险。
2. 改进流程
包括提升法规的遵从性；提升数据质量；提升元数据管理；提升项目开发效率及供应商管理。
数据治理是一个持续性的项目集，来保证企业一直聚焦于从数据获取价值并降低数据风险
1.2 组织与人员
1. 组织
从政治治理的角度来理解，数据治理组织也包括三个职能：立法（定义战略、标准和企业架构）， 司法（问题管理和升级）和执行职能(保护和服务，管理责任)。
典型的数据治理组织有
1）DG指导委员会：最高权威组织，负责监督、支持和资助数据治理活动
2）DG委员会：管理DG规划及问题处理；
3）DGO数据治理办公室：持续关注企业数据定义和数据管理标准
4）数据管理团队：与项目团队在数据定义和数据管理标准方面进行协作和咨询
2. 职责
Data Steward：数据管理专员， 负责管理组织的数据资产，并确保资产得到有效控制和使用。可能的职责包括
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；
4）执行数据治理运营活动
Data Steward由业务所有者在其业务领域进行委派，而业务所有者的身份是由DGO进行批准。
1.3 数据估值-Data Asset Valuation
数据资产估值是一个理解和计算数据对组织的经济价值的过程，关键是理解并计算出使用数据能带来的价值。
数据估值是一个难题，因为很难全面评估它的所有使用场景并量化出具体价值。所以还有一些备选的价值量化方法
1）替换成本-replacement cost： 丢失后重新获取的成本
2）市场价值-market value：收购企业时作为企业资产的评估价值
3）发现商机-identified opportunity： 从数据分析中发现的商机带来的收入
4）售卖数据-selling data: 数据售卖的收入
5）风险成本-Risk Cost：基于潜在罚款、补救成本和诉讼费用的股价
二、治理活动
数据治理活动分为四大类， 规划(分析现状，确定方向) -->战略制定(制定范围与方法) --> 实施(完成基础性DG任务)--> 嵌入(将DG融入组织日常工作持续运行)
2.1 规划组织的数据治理
规划是为整个组织的DG提供方向，基于对组织现状的分析，理解组织对DQ的准备情况；分析现有实践找到DQ项目能带来的价值；分析业务流程找到治理工作与现有流程的结合点 。
1. 执行就绪评估
因为数据治理一般会涉及到组织文化和流程的变更，所以第一步需要评估当前组织的管理能力。它包括如下典型评估
1）数据管理成熟度
2）变革能力
3）协作准备
4）业务一致性评估
2. 探索与业务保持一致
分析现状，从业务视角找到数据治理的需求清单，证明能为组织提供的特定价值。数据治理项目需要有能证明的价值作为起点。
3. 制定组织触点
找到和现有业务流程的结合点，或者是DG要参与的业务流程。比如：采购，预算，合规，以及SDLC和开发框架
2.2 制定数据治理战略
数据治理战略定义了整个DG工作的范围和方法，它要包括 1-章程， 2-运营框架和职责， 3-实施路线图，4-运营计划
1. 制定数据治理的运营框架
运营框架定义了不同角色的职责范围，治理组织和数据管理项目人员间的协作方式
框架设计需要考虑四个因素： 数据对组织的价值，业务模式，文化因素，监管影响
2. 制定目标、原则和制度
制定过程： 数据管理人员/业务团队在数据治理组织支持下起草--> data steward审查并完善-->数据管理委员会批准发布
3. 推动数据管理项目
4. 参与变革管理
适应数据治理需要组织成员改变行为和互动方式，可能需要发起正式的组织变革项目
5. 参与问题管理
6. 评估法规遵从性要求
2.3 实施数据治理
完成基础性的数据治理工作
1. 发起数据标准和规程
2. 制定业务术语表
有一个统一的术语表能实现如下目标
1）对核心业务概念和术语由共同的理解
2）降低由于对业务概念理解不一致而导致的数据误用
3）改进技术资产和业务组织之间的一致性
4）最大限度地提高搜索能力
3. 协调架构团队协作
数据治理委员会评审、批准和发布企业数据架构
4. 发起数据资产估值
2.4 嵌入数据治理
将数据治理活动嵌入到企业资产管理的流程中，确保治理活动的持续运作
三、工具与方法
数据治理的关注点是组织流程，不是技术领域问题。
它可用的工具有
1）数据治理规划网站
2）业务术语表
3）工作流工具
4）文档管理工具
5）数据治理计分卡
四、度量指标
数据治理的指标能用于衡量DG的推广进展，与需求的符合程度以及带来的价值
DMBOK推荐的指标
1. 价值类： 对业务目标的贡献；风险降低情况；运营效率提升；
2. 有效性：目标的实现；沟通有效性；培训有效性；采纳变革的速度；
3. 可持续性：制度和流程的执行情况；标准和规程的遵从情况
参考资料
DAMA-DMBOK2中文版
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