《解析大数据治理能力成熟度评估模型中的基础保障：构建数据管理的坚实基石》
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一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织最重要的资产之一，随着数据量的爆炸式增长、数据来源的多样化以及数据应用场景的不断拓展，有效的大数据治理变得至关重要，而大数据治理能力成熟度评估模型（DCMM）为组织衡量自身的数据治理能力提供了一个全面且系统的框架，基础保障是整个数据治理体系的根基，对数据管理的成功实施起着不可或缺的作用。
二、基础保障的内涵
（一）数据战略与规划
1、数据战略是组织在数据管理方面的长期目标和方向的设定，一个明确的数据战略能够确保组织内各个部门在数据的采集、存储、处理和应用等方面朝着共同的目标努力，一家电商企业制定的数据战略可能是通过整合用户的购物行为数据、浏览数据和社交数据，实现精准营销和个性化推荐，从而提高用户的购买转化率和忠诚度。
2、数据规划则是将数据战略细化为具体的步骤和项目计划，它需要考虑到组织的资源状况、业务需求的优先级以及技术发展趋势等因素，在规划过程中，要明确不同阶段的数据管理重点，如初期可能侧重于数据的清理和整合，后期则侧重于数据的深度挖掘和分析。
（二）数据治理组织架构
1、组织需要建立专门的数据治理机构，明确各部门和人员在数据治理中的角色和职责，设立数据治理委员会，由高层管理人员、业务部门代表和技术专家组成，数据治理委员会负责制定数据治理的政策、流程和标准，协调各部门之间的数据管理工作，并对数据治理的效果进行监督和评估。
2、要明确数据所有者、数据管理者和数据使用者的职责，数据所有者负责确定数据的定义、分类和使用规则；数据管理者负责数据的日常管理，包括数据的存储、维护和安全保障；数据使用者则需要遵守数据的使用规定，合理使用数据以支持业务决策。
（三）数据管理制度与流程
1、数据管理制度涵盖了数据的全生命周期管理，包括数据的采集、录入、存储、处理、共享和销毁等环节，制定数据质量管理制度，明确数据质量的评估标准和改进措施；制定数据安全管理制度，保护数据的机密性、完整性和可用性。
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2、数据管理流程则是对数据管理活动的具体操作规范，数据采集流程要明确数据的来源、采集方式和采集频率；数据共享流程要规定数据共享的申请、审批和授权机制，确保数据在合法、合规的前提下进行共享。
三、基础保障在数据管理中的重要性
（一）为数据管理提供方向和框架
数据战略和规划为数据管理活动提供了明确的目标和路线图，使得组织能够有条不紊地开展数据管理工作，如果没有数据战略的指引，数据管理工作可能会陷入盲目性，各个部门各自为政，无法形成数据管理的合力。
（二）确保数据管理的协调与协作
合理的数据治理组织架构能够打破部门之间的壁垒，促进业务部门与技术部门之间的沟通与协作，在一个金融机构中，业务部门需要准确的客户信用数据来进行信贷审批，而技术部门负责数据的存储和处理，通过明确的数据治理组织架构，能够确保业务部门及时向技术部门提出数据需求，技术部门能够按照要求提供高质量的数据。
（三）保障数据的质量和安全
数据管理制度和流程是保障数据质量和安全的关键，严格的数据质量管理制度能够确保数据的准确性、完整性和一致性，从而提高数据的可用性，在医疗行业，准确的患者病历数据对于医生的诊断和治疗至关重要，完善的数据安全管理制度能够防止数据泄露、篡改等安全事故的发生，保护患者的隐私和医疗机构的利益。
四、提升基础保障能力的策略
（一）高层重视与全员参与
1、高层管理人员要充分认识到数据治理的重要性，将数据战略纳入组织的整体战略规划中，并为数据治理提供必要的资源支持，在企业的年度预算中，专门安排资金用于数据治理项目的建设和数据管理人才的培养。
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2、要通过培训、宣传等方式提高全体员工的数据治理意识，让员工认识到数据管理与自身工作的密切关系，鼓励员工积极参与数据治理工作。
（二）持续改进与优化
1、数据战略和规划要根据组织的业务发展和技术变革进行动态调整，随着人工智能技术的发展，组织的数据战略可能需要增加对人工智能算法所需数据的采集和整理的规划。
2、数据治理组织架构、制度和流程也要不断进行优化，定期评估数据治理委员会的工作效率，根据评估结果调整委员会的成员构成和工作流程；根据数据管理的实际情况，对数据管理制度和流程进行修订和完善。
（三）借鉴最佳实践
1、组织可以通过学习行业内其他企业的数据治理成功案例，借鉴其在数据战略制定、组织架构搭建、制度流程设计等方面的经验，互联网巨头在用户数据管理方面有着丰富的经验，传统企业可以学习其如何在保护用户隐私的前提下，实现用户数据的高效利用。
2、也可以参加数据治理相关的研讨会、培训课程等，与同行进行交流和学习，不断提升自身的基础保障能力。
五、结论
基础保障是大数据治理能力成熟度评估模型中的重要组成部分，它为数据管理提供了战略方向、组织协调和制度保障，组织要充分认识到基础保障在数据管理中的重要性，通过高层重视、全员参与、持续改进和借鉴最佳实践等策略不断提升自身的基础保障能力，从而构建坚实的数据治理体系，实现数据资产的有效管理和价值挖掘，在激烈的市场竞争中取得优势。
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