数据治理方案


来源:移动支付网    作者:互金方案平台    2020-1-17 9:20

一、数据治理定义:

是指通过建立组织架构,明确公司从顶自下各部门职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和平台,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。

二、数据治理的最终目标:

加强数据管控、扩大数据标准化范围,提高数据质量,为数据价值转换奠定基础,为经营管理和决策提供高质量数据。

三、数据治理细分目标:

1、制度体系方面,根据金融行业数据治理的整体规划和监管要求,结合金融机构数据治理现状并参考同业领先实践,利用机制和平台来约束执行,对数据治理组织架构、权责分工、治理体系等进行完善和优化。

2、数据标准方面,提升数据质量、建立全公司级数据标准体系、结合数据标准运维管控制度和流程,依托数据管控平台,实现有标可依、有标必依、违标必究的目标。

3、元数据管理方面,实现元数据全面采集、准确解析、全局展示,建立血缘关系和影响关系,为掌握数据资产的整体布局、来龙去脉、变化影响等内容提供有力支撑,并支撑快速定位和解决数据问题。

4、数据质量管理方面,实现数据质量全生命周期管控,针对数据质量问题,及时发现、及时解决、解决效果及效率有机制可评价。

四、行业分析

大多数成功实施了数据治理服务的企业,总结分析出了成功的主要因素。

1、组织规划

都成立了数据治理相关部门,这些部门归属信息技术部的占多数,归属业务部门的占少数,还有少部分是独立的部门。数据治理组织的成员由了解业务和技术方面的专家组成。除了数据治理工作,大多数数据治理部门也提供数据服务内容,例如数据挖掘,灵活查询等。

2、政策制度

都有明文发布的企业数据治理章程,数据治理工作具有比较高的业务优先级。每个业务部门在年初的计划中会设定数据质量目标,年终会考核相关人员的数据质量目标完成情况。

3、管理流程

数据治理流程在分配数据管理权时,是以数据域而非以项目和一次性活动进行。数据治理流程贯穿从数据政策规划到软件开发管理、项目管理到运维管理等多种管理活动和流程中。数据治理委员会制定了详细周全的沟通和培训计划,并且定期组织召开数据治理和认责会议,通报治理成果和指标。定期进行数据治理投资回报(ROI)分析,并通过计算数据使用成本引导业务部门合理规范的使用数据。

4、技术手段

在技术部门建立了企业级数据管控平台,并逐渐向数据标准管理、生命周期管理等数据治理专题方面进行扩展。

五、做好数据治理前提

前提是做好数据任责,数据任责主要内涵是确定数据治理工作的相关各方的责任和关系,包括数据治理过程中的决策、执行、解释、汇报、协调等活动的参与方和负责方,以及各方承担的角色和职责等。

六、数据治理成熟度模型

阶段0-流程不存在(根本没有可应用的管理流程,没有专职的数据治理团队)

阶段1-初步的/临时的流程(流程是临时的、无组织的,有兼职的数据治理人员)

阶段2-重复的、按部就班的流程(跟随一种经常化的流程模式,无积极性,建立专职的数据治理团队)

阶段3-定义了流程(流程被定义并且有文档证明,逐步建立数据治理技术平台)

阶段4-可管理和度量的流程(流程被监控和度量,数据治理技术平台逐步完善)

阶段5-最优化的流程(被遵循和自动化的最佳实践)

七、数据治理体系结构

利用外部咨询利用成熟方法论制定数据治理体系和实施路线图,基于数据治理目标和原则,围绕着六个关键的数据管理要素,建设数据管控平台将具体措施落地,策略、管理、流程用于管理这些数据管理要素,最终把数据转变为整合的、可信任的和安全的信息

八、数据治理体系框架

九、数据治理具体内容

十、数据治理管控平台功能架构

相关文档

1、《银行业金融机构数据治理指引》

2、《九章数据治理建议书》

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