云端數據治理初探

李堯++程廣明

摘 要：該文論述了數據治理研究進展，分析了云計算環(huán)境下的數據特點，針對性地提出了云端數據治理體系概念。云端數據治理體系利用PDCA質量循環(huán)控制方法，并借鑒了項目管理、數據治理、IT治理等領域的實施方法論，為有需要的組織在優(yōu)化數據治理戰(zhàn)略、建立更加完善的數據治理流程、強化數據治理保障等過程提供參考。

關鍵詞：數據治理 云端數據治理 治理體系 云計算

中圖分類號：TP274 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）01（a）-0096-02

云計算作為“云、物、移、大、智”的最基礎支撐，為數據爆發(fā)式增長與數據快速流動提供了關鍵基礎設施。云計算的優(yōu)勢在于能夠支撐起越來越大規(guī)模的海量數據的存儲、處理、分享與協(xié)作。但隨著數據規(guī)模不斷增長，以及非結構化數據所占比重的提高，數據的價值密度越來越低。如何在保證數據安全的同時發(fā)揮數據所蘊含的價值，是所有將數據視為資產的機構必須思考的問題。數據治理是發(fā)揮數據價值、保護數據安全的有效措施，但隨著云計算對數據所處環(huán)境變化起到的主導作用，研究云計算環(huán)境下的數據治理十分有必要。

1 數據治理主要研究進展

在數據治理研究領域，國際數據管理協(xié)會（DAMA）、數據治理研究所（DGI）、IBM、CMMI研究所等組織提出了多種數據治理框架或數據治理模型。

DAMA認為數據管理是規(guī)劃、控制和提供數據及信息資產的一種業(yè)務職能，包括開發(fā)、執(zhí)行和監(jiān)督有關數據的計劃、政策、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數據資產的價值[1]。該定義突出了數據管理的職能、過程和規(guī)范3個關鍵詞。在職能上認為數據管理是業(yè)務數據管理專員和技術數據管理專員共同承擔的責任；在過程上，認為數據管理是數據資產管理的權威性和控制性活動，是在數據管理和使用層面之上進行規(guī)劃、監(jiān)管和控制；在規(guī)范上，認為數據管理必須遵守相關的規(guī)則和規(guī)范，才能確保數據管理過程能夠順利進行。

DGI認為數據治理應建立獨立的數據治理理論體系，從組織、規(guī)則、過程3個層面提出了數據治理框架。組織即制定和執(zhí)行數據治理規(guī)則和規(guī)范的組織結構，包含數據利益相關者、數據治理委員會和數據管理者；規(guī)則即建立、協(xié)調和規(guī)范數據治理工作的規(guī)則，以及指導不同部門共同制定和執(zhí)行規(guī)則的協(xié)同工作規(guī)范，包含使命和愿景、目標、治理成效的度量標準、財務策略、數據規(guī)則和定義、決策權、職責分工、控制6個組件；過程即數據治理應遵循的工作步驟和流程，包括主動、被動和正在進行的數據治理過程。

IBM認為數據治理是根據企業(yè)的數據管控政策，利用組織人員、流程和技術的相互協(xié)作，使企業(yè)能將數據作為企業(yè)的核心資產來管理和應用的一門學科。IBM定義了11個要素來開展數據治理，11個要素分為支撐域、核心域、促成因素和成果。其中支撐域包括數據架構、分類與元數據、審計/日志與報告；核心域包括數據質量管理、數據生命周期管理、信息安全與隱私；促成因素包括組織結構與意識、人員、策略；成果包括數據風險管理與合規(guī)、價值。

CMMI研究所提出了以成熟度概念評價數據治理能力，形成了數據管理成熟度模型（DMM）。DMM模型由20個數據管理過程域和5個以CMMI過程域為基礎的支持過程域構成，其中這20個過程域分別屬于數據戰(zhàn)略、數據治理、數據質量、數據操作和平臺與架構5大職能域。針對每個過程域，DMM均以執(zhí)行級、管理級、定義級、度量級和優(yōu)化級5個等級衡量過程域治理能力成熟度。

除此之外，Gartner、普華永道等公司也提出了各自的數據治理模型。雖然這些數據治理模型在傳統(tǒng)數據治理階段發(fā)揮了很大的作用，但面對云計算環(huán)境下的數據特點，這些數據治理模型存在一定的不適應性或者難以滿足云端數據治理需求。

2 云計算環(huán)境下數據的特點

2.1 云計算環(huán)境下數據的體量更大、種類更復雜

IDC報告顯示，預計到2020年全球數據總量將超過40 ZB，這一數據量是2011年的22倍。中國在2013年產生的數據總量超過0.8 ZB，是2012年的兩倍，相當于2009年全球的數據總量。預計到2020年，中國產生的數據總量將是2013年的10倍，超過8.5 ZB。

2.2 云計算環(huán)境下數據遠程存儲和遠程傳輸更普遍

根據Gartner統(tǒng)計，2012年全球共有329 EB個人數據，只有不到7%的個人數據存儲在云端。隨著消費者使用智能手機和平板電腦產生的數據越來越多，消費者將開始選擇本地存儲之外的存儲方式。2016年全球個人數據急劇膨脹到4.1 ZB，其中約有36%的個人數據被轉移到云端。數據在云端的存儲必然對數據遠程傳輸提出更多的要求，例如數據傳輸的安全、速率、完整性等。因此，在數據本地化存儲空間不足和成本高昂的背景下，數據存儲在云端或異地數據中心將越來越多。

2.3 云計算環(huán)境下數據的安全威脅更多、合規(guī)要求更復雜

美國IDG公司2013年對1 300多位企業(yè)高管進行調研，66%的企業(yè)高管認為安全問題是云計算的關鍵因素。近年來，云服務上的數據安全事件頻發(fā)。2013年，斯諾登“棱鏡門”事件曝光了美國國家安全局的秘密監(jiān)聽計劃，獲取用戶數據。2012年8月，蘋果公司的iCloud云服務受到黑客攻擊，黑客刪除了部分用戶資料，而云平臺并未備份用戶數據，導致用戶數據的丟失。為了保護數據，各國紛紛制定了很多數據使用和保護法律法規(guī)，這對開展以數據為基礎的業(yè)務合規(guī)性提出了更復雜的要求。

3 云端數據治理體系

總體來看，有效推動云端數據治理，亟待解決的不是技術問題，更多的是各種管理問題。云端數據治理是以云端數據為主要治理對象，通過制定云端數據戰(zhàn)略、數據管理、數據優(yōu)化、數據安全與隱私保護等相關策略，指導組織規(guī)劃、構建、評估和優(yōu)化數據治理體系。

云端數據治理體系利用PDCA質量循環(huán)控制方法，并借鑒了項目管理、數據治理、IT治理等領域的實施方法論，如圖1所示。其中P是統(tǒng)籌和規(guī)劃，指根據云端數據治理的項目目標，對照業(yè)務需求，確定云端數據治理實施的范圍和戰(zhàn)略，規(guī)劃實現目標確定必要的過程；D是構建和運行，指在受控條件下，運行云端數據治理的過程；C是監(jiān)督和評估，指對云端數據治理體系進行評估與診斷、監(jiān)視與測量、審核、考核，并報告結果；A是改進和優(yōu)化，是指采取措施，包括審計、績效考核、糾正措施和預防措施等，以持續(xù)改進過程績效。

為使組織的云端數據治理體系有效運行，需確定和管理眾多相互關聯(lián)的活動。通過使用資源和實施管理，將輸入轉化為輸出的一項或一組活動，可以視為一個過程。

輸入端，應根據組織的業(yè)務戰(zhàn)略和目標，制定云端數據治理體系的戰(zhàn)略和目標。根據業(yè)務需求，識別組織的數據需求和數據問題，同時需要考慮監(jiān)管的合規(guī)性和一致性。有效的云端數據治理體系一定是與組織的業(yè)務價值緊密相連。組織使用IT技術配合和支撐各種業(yè)務，目的都是為了達成業(yè)務目標和實現業(yè)務戰(zhàn)略。

輸出端，數據策略是云端數據治理的基本規(guī)則，這些策略貫穿云端數據治理體系的所有過程，描述了什么可以做，什么不該做。數據規(guī)程是云端數據治理的程序，是完成某項活動的詳細步驟。云端數據治理體系是識別、管理和解決云端數據問題的有效途徑，最終目標之一是為了管理并解決云端數據問題。在體系的運行過程中，云端數據治理專業(yè)人員應不斷溝通、培訓和推廣數據的重要性，提高利益相關者對云端數據治理體系的認可。

云端數據治理的內容包括戰(zhàn)略、數據管理、數據質量、數據操作、數據架構、安全與隱私5大職能域，在治理體系中，需要不斷優(yōu)化這5大職能域，實現云端數據的科學治理。

4 結語

云端數據治理是一項復雜的持續(xù)改進的過程，而不是一個一蹴而就的工程，需要不斷評估現狀，并及時改進。云端數據治理從治理戰(zhàn)略、組織架構、數據質量、數據操作、管理平臺等多個方面著手，通過策劃、構建、評估和改進，建立一個完善的治理管理體系，為組織海量的云端數據治理工作提供清晰的路線規(guī)劃，促進各部門人員共同參與決策。

參考文獻

[1] DAMA International.DAMA數據知識管理知識體系指南[M].馬歡，劉晨，譯.北京：清華大學出版社，2012.

[2] 程廣明.大數據治理模型與治理成熟度評估研究[J].科技與創(chuàng)新，2016（9）：6-7.

[3] CMM IInstitute.Data Management Maturity（DMM）[Z].2014.