000005_运营商数据治理实践.pdf

在当今的大数据时代，数据治理成为了一个企业IT管理和运营不可或缺的核心议题。数据治理的概念，简单来说，是关于如何使数据成为企业可控制、可量化、可变现的资产的一系列管理和控制活动。它不仅涉及技术层面，还包括业务流程、政策制定、组织架构以及人员的培养和管理等多个方面。 在具体实施层面，数据治理通过规划、监控和执行等活动，来指导数据的管理与使用，确保数据的安全、质量，并能够为企业带来最大的价值。数据治理的核心目标是将大量杂乱无章的数据转变为具有战略意义的信息资产，这些信息资产能够帮助企业更好地进行决策，提升运营效率，减少风险，以及发掘新的商业模式和收入来源。 数据治理涉及的范围很广，其中比较重要的几个方面包括： 1. 数据质量管理：需要定义、监控和提高数据质量，这包括数据的准确性、一致性、完整性、及时性和可靠性等质量属性。 2. 数据架构管理：负责定义企业的数据需求，并设计实现这些需求的蓝图。这涉及到数据模型的建立，数据存储、集成、转换的方法论，以及确保数据架构能够满足当前和未来的业务需求。 3. 数据开发管理：设计、实施并维护解决方案，以实现企业数据需求。这通常包括数据仓库的构建、数据湖的开发，以及数据接口的设计等。 4. 元数据管理：管理数据的元数据，即关于数据的数据，包括数据的定义、关系和存储位置等信息。元数据对于数据分析、数据治理和数据管理都至关重要。 5. 数据操作管理：包括数据库设计、实施和支持，确保数据的存储安全、访问控制和性能优化。 6. 文档与内容管理：管理数据库之外的非结构化数据，如文档、图片、视频等。 7. 数据安全管理：确保数据的隐私、机密性和适当的访问控制，防止数据泄露和滥用。 DAMA（Data Management Association International）是一个国际性的数据管理专业组织，致力于提升数据治理和数据管理的专业实践水平。该组织不仅拥有自己的理论指导体系，而且编写了专业的数据管理著作DMBOK（Data Management Body of Knowledge），其中详细阐述了数据管理的理论、体系和知识。 在数据治理实践中，一个成功案例是中国移动通信集团浙江有限公司的技术保障部所实施的数据治理计划。浙江移动通过开展数据治理工作，有效提升了数据资产的价值，优化了企业内部运营和提升了管理决策的质量。浙江移动的数据治理实践主要包括四个部分： 1. 数据治理概念的介绍，解释数据治理的重要性及其在现代企业管理中的作用。 2. 浙江移动的数据治理计划，包括计划的目标、策略和实施路径。 3. 实施阶段的成果，体现数据治理实践的具体成效和经验总结。 4. 后续展望，包括对数据治理未来发展的预期和计划。 数据治理作为数据资产管理框架的核心职能，其他数据管理职能与其交互并互相影响。它在高层次上执行数据管理制度，定义、审批、沟通企业高层的数据战略、政策、标准、架构、流程和度量体系，同时追踪并保证数据管理体系的合规性和一致性。数据治理还负责发起、追踪和监控数据资产管理的可交付成果，以及数据资产管理中的问题管理。通过有效的数据治理，企业能够确保对数据资产的控制和高效利用，进而提高竞争力和市场地位。