//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//
意识、所有权和问责制度是激励和吸引人们参与数据管理的关键。组织需要设计合适的运营模式和数据管理人员组成是改进数据管理与治理。
一、数据管理组织的结构
数据管理组织设计中的一个关键步骤是确定组织的最佳运营模式。运营模式是阐述角色、责任和决策过程的框架，描述了人们如何互相协作。
1.1 运营模式分类
1. 分散运营模式
数据管理职能分布在不同的业务部门和IT部门，通过委员会来互相协作，委员会不属于任何一个部门
优点：结果扁平，数据管理组织和业务部门/IT部门具有一致性，对数据有清晰的理解，相对容易实施和改进
缺点：不太正式，难以长期维持。有太多的人参与治理和决策，让实施协作决策变得困难
2. 网络运营模式
通过RACI责任矩阵串联分散的非正规性组织。
通过RACI有助于在不影响组织结构的情况下建立责任制，但它的缺点是需要维护和执行与RACI相关的期望
3. 集中运营模式
它是最正式最成熟的模式，所有工作有数据管理组织掌控。
优点：建立了正式的数据管理职位，拥有最终决策人，决策容易。
缺点：需要重大组织变革；数据管理角色从业务流程中分离，存在业务知识逐渐丢失的风险
4. 混合运营模式
由一个集中的数据管理卓越中心与分散的业务部门团队合作，部分角色仍然在业务团队中
优点：可以从组织顶层制定指导方向，业务部门在卓越中心的支持下，可以将重心放在特定挑战上
缺点：需为卓越中心配置单独的资源。不同业务团队有不同的优先级。
5. 联邦运营模式
有集中的数据管理卓越中心，同时又有按部门或区域划分的集中式数据管理团队
缺点：管理太复杂
1.2 确定组织的最佳模式
简单性、可用性对于接受和可持续性是至关重要的。 构建模式时需要考虑
1）通过评估当前状态来确定起点
2）将运营模式和组织结构联系起来
3）考虑： 组织复杂度+成熟度， 领域复杂度+成熟度， 可扩展性
4）获得高层支持
5）确保任何领导机构都是决策机构
6）考虑试点规划和分批次实施
7）专注于高价值高影响力的数据域
8）使用现有资源
9）不要采用一刀切的方法
二、建立数据管理组织
1. 识别当前的数据管理参与者
2. 识别委员会的参与者
如果利用已有的其他委员会，可能导致数据管理工作无法获得所需的关注
3. 识别和分析利益相关方
影响力判断方式： 谁控制关键资源；谁可以直接/间接组织数据管理计划；谁可以影响其他关键因素；是否会支持即将发生的变化
4. 让利益相关方参与进来
三、数据管理角色
3.1 首席数据官
CDO侧重于业务层面，他的职责包括
1）建立组织数据战略；
2）使一数据为中心的需求和可用的IT/业务资源保持一致；
3）建立数据治理标准、政策和程序；
4）为业务提供建议以实现数据能动性；
5）向企业内外部利益相关者宣传数据管理的重要性；
6）监督数据在业务分析和BI中的使用情况
3.2 业务角色
业务角色主要关注数据治理功能，尤其是管理职责。数据管理专员是业务领域专家，对业务实体的数据质量、元数据、主题域负责
业务流程分析师和流程架构师也是业务角色
3.3 IT角色
数据架构师、数据建模师、DBA、数据安全管理员、数据集成专家、分析/报表开发工程师、应用/技术架构师、IT审计员等
3.4 混合角色
需要同时具备业务和技术的角色： 数据质量分析师、元数据专家、BI架构师、BI分析师、BI项目经理
四、数据管理组织的关键成功因素
1）高管层的支持； 2）明确的愿景；3）主动的变更管理；4）领导者之间的共识；5）持续沟通；6）利益相关方的参与；7）指导和培训；8）采取度量策略；9）坚持指导原则；10）演进而非革命
参考资料
DAMA-DMBOK2中文版
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