《解析数据治理模型：多元视角下的数据治理之道》
一、数据治理模型的分类
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（一）DAMA数据治理框架
1、数据治理的核心领域
- DAMA框架涵盖了数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理等多个核心领域，在数据架构管理方面，它强调构建企业数据架构的蓝图，包括数据的存储结构、流向以及不同系统间数据的交互关系等，在一个大型金融企业中，数据架构管理要确保从各个分行网点收集来的客户交易数据能够准确无误地传输到总部的数据中心，并按照预定的架构进行存储和分类，以便后续的数据分析和业务决策。
- 数据开发领域涉及到数据的采集、转换和加载等过程，企业需要从各种数据源（如传感器、业务系统、外部数据供应商等）采集数据，然后对其进行清洗、转换等操作，使其符合企业数据标准，以电商企业为例，要从众多的商品供应商那里获取商品信息数据，这些数据可能格式各异，需要进行数据开发工作将其统一格式并加载到企业的数据库中。
2、角色与职责
- DAMA明确了数据治理中的不同角色，如数据所有者、数据管理员、数据使用者等，数据所有者负责确定数据的用途和价值，对数据的质量和安全性负责；数据管理员则承担数据的日常管理工作，如数据的维护、备份等；数据使用者在遵循数据治理规则的前提下使用数据进行业务操作和分析，这种明确的角色划分有助于在企业内部建立起有序的数据治理体系，避免职责不清导致的数据管理混乱。
（二）COBIT数据治理模型
1、强调IT治理与业务目标的结合
- COBIT模型将数据治理与企业的IT治理紧密结合起来，以实现企业的业务目标，它通过定义一系列的控制目标和流程，确保IT资源（包括数据）的有效管理，在制造业企业中，企业的业务目标是提高生产效率和产品质量，COBIT模型下的数据治理会关注如何通过IT系统管理生产数据，如设备运行数据、原材料质量数据等，使得这些数据能够为优化生产流程、改进产品质量提供支持。
2、流程框架
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- COBIT的流程框架包括规划与组织、获取与实施、交付与支持、监控等多个流程，在规划与组织流程中，企业要根据业务战略规划数据治理的战略和架构；在获取与实施流程中，涉及到数据相关技术和工具的获取与部署；在交付与支持流程里，要确保数据能够满足业务的需求并得到有效的支持；监控流程则负责对数据治理的整个过程进行监督和评估，及时发现问题并进行调整。
（三）DCMM数据治理模型（针对国内情况）
1、数据能力成熟度评估
- DCMM模型从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生命周期管理等8个方面对企业的数据能力成熟度进行评估，这有助于企业了解自身在数据治理方面的水平，发现自身的优势和不足，对于一家正在进行数字化转型的传统制造企业，通过DCMM评估，可以明确自己在数据架构方面存在的问题，如数据的分散存储不利于数据的集成和分析，从而有针对性地进行改进。
2、推动国内数据治理规范化
- DCMM为国内企业的数据治理提供了一个统一的标准和规范，随着国内数字经济的快速发展，越来越多的企业意识到数据治理的重要性，DCMM模型可以引导企业按照标准的流程和方法进行数据治理，提高整个行业的数据治理水平，促进数据的共享和流通，为企业间的合作和创新提供更好的数据基础。
二、不同数据治理模型的比较与选择
（一）适用场景比较
1、DAMA适合于数据管理流程较为复杂、对数据管理各个领域都有精细化要求的企业，大型跨国企业，其业务涵盖多个领域，数据来源广泛且数据管理流程复杂，DAMA框架能够全面地指导企业进行数据治理工作。
2、COBIT更适用于注重IT治理与业务融合，希望通过IT手段提升业务绩效的企业，如金融科技企业，它们依靠IT技术创新业务模式，COBIT模型可以帮助其确保数据在IT环境下的有效治理，以支持业务创新和风险控制。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、DCMM对于国内企业，尤其是希望提升数据能力成熟度、适应国内数据治理大环境的企业更为适用，比如国有企业在数字化转型过程中，DCMM可以作为一个评估和改进的依据，以满足国家对数据治理的相关要求并提升自身的数据竞争力。
（二）企业选择时的考虑因素
1、企业战略
- 如果企业的战略是成为数据驱动型企业，注重数据的深度挖掘和利用，那么需要选择一个能够全面涵盖数据管理各个环节的模型，如DAMA，如果企业战略侧重于通过IT创新提升业务效率和竞争力，COBIT可能是更好的选择。
2、企业规模和复杂度
- 大型企业通常数据量巨大、业务流程复杂、组织架构庞大，可能需要DAMA这种全面细致的框架来管理数据，而中小企业可能更关注数据治理的关键环节和与业务直接相关的数据管理，DCMM这种提供明确成熟度评估和改进方向的模型可能更适合。
3、行业特点
- 金融行业对数据安全和合规性要求极高，可能更倾向于选择COBIT等强调风险控制和合规的模型，而互联网行业注重数据的快速流动和创新应用，DAMA的灵活性在数据开发和应用管理方面可能更有优势。
不同的数据治理模型各有特点，企业需要根据自身的实际情况选择合适的模型，以构建有效的数据治理体系，提升企业的数据管理能力和竞争力，在当今数字化时代，良好的数据治理是企业成功的关键因素之一，通过合适的数据治理模型，企业能够更好地挖掘数据价值，应对各种数据相关的挑战。
评论列表