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数据治理定义流程正确记录业务政策,规则和标准
2013-01-09 畅享网 / 畅享网

定义流程记录数据定义、与业务术语相关的业务背景、分类、关系以及实施数据治理工作必须定义的政策、规则、标准、流程和衡量策略。此流程以发现驱动定义的形式与发现流程阶段迭代并行,同时,定义流程使发现流程更有重点和针对性。

 

构成定义阶段最重要的流程包括:

创建业务词汇表。此流程为获取和共享与重要数据有关的业务环境上下文的协作流程。除了预期的核心数据实体和属性定义外,上下文还包括规则、政策、参考数据、任意形式的注解、链接以及数据所有者,在此就不一一列举了。

· 确保所有人达成共识——数据架构师、建模人员、开发人员、管理员及数据使用者:业务流程所有者以及运营和战略决策者。

数据分类。对于结构化数据来说,此流程通常被称为元数据管理——获取以元数据形式表示的相关支持业务和IT环境上下文。对于非结构化数据来说,在正确分析上下文环境,给内容做标记和归类以进行相关查询中,数据分类起到了非常重要的作用。

· 有效的数据分类使业务用户了解环境上下文,快速跟踪信息,从而迅速应对规章遵从的需求,降低成本,提高效率,进一步了解业务和客户。通过降低集成复杂度、提高黑盒/自定义编码的透明度,可信数据分类使IT从中受益,并最终提高协作性、灵活性,缩短实现价值的时间。

数据关系定义。此流程在元数据(数据建模)和数据(业务层次结构)两个级别定义数据关系、映射及层次结构。

· 没有关系的数据模型只不过是一张数据清单。定义主数据、交易数据和参考数据——以及依赖这些数据的应用程序和流程——之间预期的关系,并最终定义组织业务模型。数据层次结构(例如,组织结构、物料清单、客户、产品、销售、营销渠道)是组织制定计划,决策以及客户关系的基础。

参考数据管理。此流程定义和规范应用程序中或应用程序之间要使用的参考数据,以确保数据在获取及使用中的一致性。参考数据可以包括内部管理属性业务定义值表(如客户类型,产品颜色)、行业标准值(如ISO3166国家标准代码)、或行业规范标准(如GS1 GDSN数据同步代码表)。

· 通用、标准化的参考数据确保能够进行数据的协调和汇总,并能从截然不同的应用程序、功能、地区或各代表处的共享数据中,或B2B贸易伙伴的共享数据中得到洞察力。

业务规则定义。此流程创建和记录建立数据验证、清洗、丰富、匹配、合并、屏蔽、归档、标准化等规则和政策的逻辑业务需求。这些规则既定义了机器支持的自动化流程,也定义了以人为中心的手动流程。

· 当进行到实施流程阶段时,业务规则是确保数据可信、安全并最终适合业务使用的关键。

数据治理政策定义。此流程定义数据治理驱动政策,如数据责任和所有权,组织角色及职责,数据获取和验证标准,数据访问和使用,以及数据的屏蔽、归档、建立子集和保留。

· 正确的定义、核准、宣传以及执行这些政策,就能将企业文化发展为把数据当作公司资产来管理的文化。如果没有这些自上而下、公司高层驱动的政策命令,将很难改变以往影响数据质量和安全性的行为。

其他相关政策调整。组织内有些其他工作可能已经体现了业务驱动或IT驱动的政策,设置如何管理和使用企业数据,只是目前还未被列为“数据治理”政策。其中包括信息安全、数据隐私、GRC、IT管理等方面的政策。

· 如果一项数据治理工作是要准备研究和定义必须记录和执行的政策,那么这项工作可从已经完成的工作开始,调整哪些政策应归入数据治理工作,哪些政策只需认可和遵从,而哪些应该被替换或改进。

关键绩效指标(KPI)定义。此流程定义那些用于说明数据治理工作有效性和价值的方法,如服务水平协议(SLAs),数据质量及政策遵从操作基线衡量标准,投资回报率(ROI)和总体拥有成本(TCO)等等。

· 如果没有衡量数据治理工作价值和有效性的方法,数据治理工作将不会获得赞助、资源、资金或优先权。(Informatica全球负责产品的副总裁Rob Karel)

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