《解析数据治理框架体系的构成要素》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一，有效的数据治理对于确保数据的质量、安全性、可用性和合规性至关重要，数据治理框架体系是一个综合性的结构，涵盖了多个方面的内容，为数据治理工作提供了全面的指导和规范。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
二、数据治理框架体系的主要构成
（一）数据治理目标与战略
1、明确目标
- 数据治理的首要任务是确定目标，这些目标可能包括提高数据质量，例如确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，在金融机构中，准确的客户信用数据对于风险评估至关重要，数据治理目标还可能涉及提升数据安全性，保护企业的敏感信息不被泄露或篡改，像医疗企业要保护患者的隐私数据。
2、制定战略
- 战略规划要与企业的整体业务战略相匹配，如果企业的业务战略是拓展国际市场，那么数据治理战略可能需要考虑不同国家和地区的数据法规要求，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），战略要明确数据治理的范围，是涵盖企业内所有部门的数据，还是特定业务领域的数据。
（二）数据治理组织架构
1、治理委员会
- 数据治理委员会是数据治理框架中的核心决策机构，它由企业内不同部门的高层管理人员组成，如业务部门、IT部门、法务部门等，其职责包括制定数据治理政策、审批数据治理项目计划、解决部门间的数据相关争议等，当营销部门和财务部门对客户收入数据的定义和使用产生分歧时，治理委员会要进行协调和决策。
2、数据管理员
- 数据管理员负责具体的数据管理工作，他们分为不同类型，如业务数据管理员和技术数据管理员，业务数据管理员了解业务流程和数据需求，负责确保业务数据的质量和合规性，技术数据管理员则侧重于数据的存储、处理和传输等技术方面的管理，例如数据库的优化和数据集成工作。
（三）数据标准管理
1、数据定义标准
- 明确数据的定义是数据标准管理的基础，对于“客户”这一概念，要统一其定义，包括哪些实体可以被视为客户，是购买了产品的个人，还是包括潜在客户等，这有助于消除不同部门间对数据理解的歧义。
2、数据格式标准
- 规定数据的格式，如日期格式（是采用“YYYY - MM - DD”还是其他格式）、数字格式（是否保留小数位，保留几位等），在企业的不同系统之间进行数据交互时，统一的数据格式标准能够确保数据的顺利传输和正确处理。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、数据编码标准
- 数据编码标准对于数据的分类和识别非常重要，产品编码要遵循一定的规则，以便在库存管理、销售管理等系统中准确识别产品。
（四）数据质量管理
1、数据质量评估
- 建立数据质量评估指标体系，如数据准确性可以通过数据与实际情况的符合程度来衡量，完整性可以通过数据记录是否缺失关键信息来评估，定期对数据质量进行评估，以发现数据存在的问题。
2、数据质量改进
- 根据评估结果制定数据质量改进计划，如果发现销售数据中的客户地址存在大量错误，就需要采取措施进行纠正，可能是改进数据录入流程，或者对已有的错误数据进行清洗和更新。
（五）数据安全管理
1、数据访问控制
- 确定谁可以访问哪些数据，通过身份验证和授权机制来实现，只有人力资源部门的特定人员可以访问员工的薪资数据，并且他们的访问权限要根据其工作职责进行严格限制。
2、数据加密
- 对敏感数据进行加密，无论是在存储状态还是传输过程中，金融交易数据在网络传输过程中要进行加密，以防止数据被窃取。
3、数据安全审计
- 定期进行数据安全审计，检查数据访问记录、安全策略执行情况等，及时发现安全漏洞和违规行为。
（六）数据生命周期管理
1、数据采集
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 规范数据采集的源头、方法和流程，在物联网环境下，传感器采集的数据要确保其准确性和完整性，并且要遵循相关的数据采集协议。
2、数据存储
- 选择合适的存储技术和架构，如关系型数据库、非关系型数据库等，同时要考虑数据的存储容量、性能和可扩展性等因素。
3、数据处理
- 包括数据的清洗、转换、分析等操作，在大数据环境下，要采用有效的数据处理技术，如分布式计算框架，以提高数据处理效率。
4、数据共享与发布
- 明确数据共享的规则和流程，确保数据共享符合法律法规和企业内部政策，在发布数据时，要对数据进行脱敏处理，保护隐私数据。
（七）数据合规管理
1、法律法规遵从
- 企业要遵守国家和地区的数据相关法律法规，如数据保护法、隐私法等，企业在收集用户个人信息时，要遵循合法、正当、必要的原则，并且要征得用户的同意。
2、内部政策遵循
- 遵循企业内部制定的数据治理政策，如数据使用政策、数据共享政策等，确保员工在处理数据时符合企业的规定。
三、结论
数据治理框架体系是一个复杂而全面的体系，涵盖了从目标战略到组织架构，从数据标准到数据质量、安全、生命周期以及合规管理等多个方面，构建一个完善的数据治理框架体系能够帮助企业和组织更好地管理其数据资产，提高数据的价值，从而在竞争激烈的市场环境中取得优势，通过不断地优化和完善这个框架体系，企业能够适应不断变化的数据环境和业务需求，实现可持续发展。
评论列表