主数据驱动的数据治理(原理技术与实践)/清华开发者书库

作者简介

王兆君 高级工程师，北京三维天地科技有限公司高级副总裁。在企业信息化领域服务30年，在智能制造、电子商务、数据治理等领域具有专长。多次主持企业信息咨询规划项目建设，负责过近百家大型企业信息化项目的组织管理工作，承担多项国家标准的制定任务。为能源、化工、电力、建筑、冶金等行业的数据治理建设提供过专业咨询服务。在信息化实施方面积累了丰富的经验。 王钺 博士，清华大学电子工程系副研究员。长期从事传感网、大数据，以及数据治理领域的研究工作。主持或参与包括国家973、863计划在内的20余项科研项目，发表论文50余篇。 曹朝辉 数据标准化资深专家，北京三维天地科技有限公司副总裁。从事信息标准化咨询和实施工作超过15年。参与国际贸易、电子商务、人体工效学等方面的“十一五” “十二五” “十三五”国家科技支撑计划项目3项，曾负责和参与过国家食品药品监督管理总局、中国海油、中煤能源、国家电投、中国国电、中国有色、中国铝业、中国黄金、中船重工、中兴通讯、京东方、四川长虹等单位数据标准咨询和系统实施项目，在数据标准构建、数据清洗和治理、数据管控、数据集成和应用等方面具有丰富的经验。

内容简介

第3章主数据驱动的数据治理 企业数据资产可划分成为主数据、业务数据、分析数据三个主要部分。企业运营的主体活动便是围绕这三种数据资产展开。主数据和业务数据支撑起企业的业务流程，而主数据和分析数据则是企业商务智能的基础。其中，主数据会出现在所有重要的业务流程和分析任务中，是企业数据资产中的黄金部分。 为确保企业可进行跨业务领域、跨职能部门、跨信息系统的业务协作和整体分析，需对主数据、业务数据、分析数据进行数据治理，保证其一致性，提升数据质量和数据安全水平。因此，主数据、业务数据和分析数据构成了企业数据治理中三个核心的治理域。源于主数据的基础作用，主数据治理是业务数据治理和分析数据治理的前提，为业务系统和分析系统提供基础性的数据服务。 主数据驱动的数据治理以主数据作为数据治理的具体切入点而展开，为企业数据治理提供了可操作的治理框架和治理过程。  数据治理框架是指为了实现数据治理的总体战略和目标，将数据治理领域所蕴含的基本概念组织起来的一种逻辑结构，可为企业的数据治理实践提供理论指导。  主数据驱动的数据治理框架抓住主数据在企业数据资产中的核心位置，综合考虑数据治理在战略、管理、过程、技术等方面的任务和要求，明确了企业数据治理中的关键要素和核心过程。 3.1数据治理框架 数据治理是围绕数据资产展开的系列工作，以服务组织各层决策为目标，是数据管理的技术、过程、标准和政策的集合。数据治理是一个复杂的系统工程，需要决策者、管理者、系统开发人员、系统使用人员、系统维护人员多方协作才能进行，因此构建科学的数据治理框架是开展数据治理工作的首要任务。 数据治理框架是指为了实现数据治理的总体战略和目标，将数据治理领域所蕴含的基本概念(如原则、组织架构、过程和规则等)，利用概念间关系组织起来的一种逻辑结构。它用于描述数据治理领域的基本组件(概念)以及组件间的逻辑关系。引入数据治理框架的目的是为组织的数据治理具体实践提供理论指导，确保数据治理付出的努力获得应有的价值回报。 数据治理框架通常需要明确如下几个方面：  每个组件的职能以及组件间的逻辑关系。  数据治理的工作范围和重点。  数据治理的工作任务和目标。  建立清晰的组织架构和职责分工。  建立数据治理成效的评估标准。 为了指导组织有效开展数据治理工作，国际研究机构在各自研究成果和实践经验的基础上，提出了一些通用的数据治理框架，这些框架为各机构的数据治理工作提供了不同的价值视角和关注维度，下面将对其中最具影响力的机构及其数据治理框架进行介绍。 3.1.1国际标准化组织 国际标准化组织(ISO/IECISO/IEC： International Organization for Standardization/International Electrotechnical Commission,国际标准化组织/国际电工技术委员会。)所提出的数据治理框架建立在IT治理的基础上。2015年，国际标准化组织IT服务管理与IT治理分技术委员会制定了ISO/IEC 38500系列标准，提出了IT治理的通用模型和方法论，并认为该模型同样适用于数据治理领域。 在数据治理规范相关的ISO/IEC 38505标准中，阐述了基于原则驱动的数据治理方法论，提出通过评估现在和将来的数据利用情况，“指导数据治理准备及实施”，并监督数据治理实施的符合性等。 ISO/IEC 38505为组织的治理主体提供数据治理指南，组织的数据治理主体可以应用上述基于原则的方法来开展数据治理活动，在减少数据风险的同时提升数据的价值。如图31所示，该标准主要关注治理主体评估、指导和监督数据利用的过程，而不关注数据存储结构、恢复等数据管理活动。该标准强调数据治理的责任主体在治理层，治理层在开展数据治理的过程中主要通过制定数据战略来指导数据管理活动，而管理层需要通过管理活动来实现战略目标。同时，治理主体需要通过建立数据策略来保障数据管理活动符合数据战略的需要，进而满足组织的战略目标。 图31ISO/IEC 38505数据治理框架 该标准实际上是对IT治理方法论的进一步扩展，并未对数据治理的实施和落地提供有效的手段。在实践中，数据治理虽根植于IT治理，但两者之间又有明显的区别，IT治理的对象是IT系统、设备和相关基础设施，而数据治理的对象是可记录的数据。因此IT治理过程中过于强调IT投资和系统实施，忽视了商业价值增长中的数据创建、处理、消耗和交换方式。 主数据是企业数据资产中的黄金部分，是大数据应用的核心推动力。本书涵盖了主数据治理的关键主题： 数据资产，数据治理 治理框架，治理模型 治理方法，治理过程 治理产品，治理案例 模型框架，数据集成 数据质量，数据安全