續瑾成
(中國石油大港油田公司 信息中心,天津 300000)
淺談企業數據治理及其統一流程
續瑾成
(中國石油大港油田公司 信息中心,天津 300000)
如今,全球的組織都認識到信息資產的重要性和價值。但高層管理人員并未充分利用這些信息,原因在于部分信息缺乏準確性、一致性、相關性和及時性。結果,信息治理被推到了前線,許多公司正在盡力研究如何有效設計和實現信息治理計劃。
企業;數據治理;關鍵性能指標
數據治理是將數據視為一項企業資產,它涉及以企業資產的形式對數據進行優化、保護和利用的決策權利,并對組織內的人員、流程、技術和策略進行編排,以期從企業數據中獲取最優的價值。從一開始,數據治理就在協調不同的、孤立的且常常沖突的策略的過程中扮演著重要角色。
類似于客戶關系管理(CRM)誕生之初,組織開始任命全職或兼職數據治理負責人。典型的組織雖擁有其客戶、供應商和產品相關的信息,但這些組織可能不清楚這些數據出于何處。
非結構化數據治理的一個不錯示例是設置記錄管理策略。許多公司都被要求將電子和紙張記錄保留一段時間,遵守為特定的文檔制訂保留計劃,從而有助于公司在使用過程中能迅速、經濟、高效地查詢到這些信息資料。一些組織將該保留計劃稱之為“信息治理”。以下是如今最重大的數據治理挑戰:①不一致的數據治理可能導致業務目標與IT計劃脫節;②治理策略未與結構化的需求收集和報告相鏈接;③未從生命周期角度解決常見的數據存儲庫、策略、標準和計算流程中的風險等問題;④元數據和業務術語庫未用于彌合全球化企業中多個應用程序之間存在的語義區別;⑤如今很少存在能鏈接安全、隱私和合規的數據資產價值評估技術;⑥控件和架構在建模長期后果發生之前就已部署;⑦跨不同數據領域和組織邊界的治理可能難以實現;⑧需要治理的內容常常不明確;⑨數據治理包含戰略和戰術元素,它們缺乏明確定義。
2.1定義業務問題
數據治理計劃失敗的主要原因是,它們無法識別實際的業務問題。組織急需圍繞一個特定的業務問題,定義數據治理計劃的初始范圍。一旦數據治理計劃開始解決已識別的問題,業務職能部門將給予支持并將范圍擴展到更多區域。
2.2獲取高層支持
得到關鍵IT和業務高層對數據治理計劃的支持很重要。獲得此支持的最佳方式是以業務案例和“快捷區域”的形式建立價值。與任何重要的計劃一樣,組織需要任命數據治理的整體負責人。無論該工作分配給哪位負責人,該負責人都必須在高層評分中足夠高,以確保數據治理計劃能順利進行。
2.3執行成熟度評估
每個組織需要對其數據治理成熟度執行一項評估,最好每年執行一次。數據治理組織需要評估其當前的成熟度水平和未來成熟度水平,通常時間為12~18個月后。此時間設置條件為:該時間必須長到足夠生成結果,短到確保關鍵利益相關者的持續支持。
2.4創建路線圖
數據治理組織需要開發一個路線圖,來填補數據治理成熟度類別的當前狀態與未來狀態之間的空白,例如:數據治理組織可以檢查“照管”的成熟度空白,確定企業需要任命數據照管人來專門負責目標主題區域,比如客戶、供應商和產品。
2.5建立組織藍圖
數據治理組織需要建立一種章程來治理其操作,確保它擁有足夠的成熟度在關鍵形勢下擔當決勝者。數據治理組織最好在一種3層格式下操作。頂層是數據治理委員會,它由企業資產的關鍵職能和業務領導組成。中間層是數據治理工作組,它由經常會面的中層經理組成。最后一層由數據照管社區組成,它負責每天的數據質量。
2.6創建數據字典
業務詞匯的有效管理可幫助確保相同的描述性語言適用于整個組織。數據字典或業務術語庫是一個存儲庫,包含關鍵詞匯的定義。它用于在組織的技術和業務端之間實現一致性。一旦實現,數據字典可應用到整個組織,確保業務詞匯通過元數據與技術詞匯相關聯,而且組織擁有單一、共同的理解。
2.7理解數據
如今很少有應用程序是獨立存在的。它們由系統和“系統的系統”組成,包含散落在企業各個角落但卻已被整合或至少相互關聯的應用程序和數據庫。關系數據庫模型實際上令情況更糟糕,它使業務實體的存儲分散化,數據治理團隊需要發現整個企業中關鍵的數據關系。數據查詢時可能涉及簡單但難以發現的關系,以及企業IT系統內的敏感數據。
2.8創建元數據存儲庫
元數據是描述數據的數據,它是有關數據屬性的信息。在查詢階段,數據治理計劃將從數據字典生成大量業務元數據和大量技術元數據。此元數據需要存儲在一個存儲庫中,保證它可以在多個項目之間共享和利用。
2.9定義度量指標
數據治理需要擁有合理的指標來度量和跟蹤進度。數據治理團隊必須認識到在度量某個東西時,其性能就會改進。因此,數據治理團隊必須挑選一些關鍵性能指標(KPI)來度量計劃的持續性能,例如:一家銀行評估行業的整體信貸風險,數據治理計劃可以選擇空的標準行業分類(SIC)代碼的百分比作為KPI,跟蹤風險管理信息的質量。
2.10治理主數據
企業內最有價值的信息統稱為主數據。主數據常常是重復的并分散在整個企業各種業務流程、系統和應用程序中。治理主數據是一種持續的實踐,其中業務領導為實現業務目標而定義準則、策略、流程、業務規則和度量指標,管理主數據的質量。與主數據相關的挑戰困擾著大部分組織,同時,修復問題時所需的業務支持水平也不能輕松獲得。因此,論證對主數據計劃的合理性投資很重要,大部分數據治理計劃會圍繞數據照管、數據質量、主數據和合規性問題進行處理。
10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.16.037
F270.7
A
1673-0194(2016)16-0057-01
2016-07-08