什么是数据治理框架？ 

A 数据治理 框架是管理和控制组织中数据使用的结构化方法。它有助于制定政策、分配角色和职责以及维护 数据质量 和安全性符合相关监管标准。因此，该框架提供了有关组织数据架构的详细文档，这是管理其数据资产所必需的。

此外，该框架支持自助服务工具，帮助技术和非技术用户查找和使用治理和分析所需的数据。借助这些工具，组织可以跨所有系统（无论是在云端还是现场）管理、更改和共享数据。

为什么需要数据治理框架？ 

数据治理框架对于将一致的策略和规则应用于所有组织数据、确保业务领导者、数据管理员和开发人员等各种角色的数据可靠性非常重要。

数据不准确

数据治理框架设定标准和流程以确保数据的准确性和一致性。许多组织面临着不准确、不一致或过时的数据影响洞察和决策过程的挑战。数据治理框架提高了组织数据的质量和可靠性。

数据保障及安全

它制定了保护敏感信息的准则和控制措施，包括加密、访问控制和合规措施，以降低安全风险并遵守法规。

数据孤岛

数据治理框架简化 数据集成 和标准化，通过建立控制打破孤岛，并实现整个组织的无缝数据交换和协作。

缺乏责任感和主人翁精神

它通过定义角色和责任以及分配数据管理员、所有者和保管人来监督数据管理实践并有效执行治理政策来强调问责制。

数据管理效率低下

该框架建立了结构化流程和工作流程 数据管理。它可以自动执行重复性任务、简化工作流程并提高运营效率。

数据治理框架有哪些好处？ 

数据治理框架提供了一种结构化的方法，可以确保所有业务运营中的数据准确、安全，同时确保数据得到负责任的使用。

设定标准和责任

数据治理的初始阶段是建立明确的标准、规范、责任、所有权和角色。此过程确保组织的所有成员（从新员工到高层管理人员）都了解自己在数据管理中的职责。组织可以通过设置明确的责任并维护数据质量和安全来避免数据管理不善。

建立关键指标和指标

指标和指标提供了数据状况和安全性的详细视图，指导战略决策。

• 关键质量指标 (KQI) 衡量数据质量，帮助企业确保其数据符合所需标准。
• 关键数据元素 (KDE) 确定组织内最关键的数据，指导数据管理优先级。
• 关键绩效指标（KPI） 根据业务目标跟踪数据绩效，确保数据与公司目标保持一致。
• 数据风险和隐私指标 衡量组织面临数据泄露的风险以及对隐私法的遵守情况，这对于监管环境至关重要。

构建统一的数据语言

通用的业务语言和数据质量规则可以帮助组织中的每个人以类似的方式理解数据术语和标准。这种方法可以避免数据管理和使用中的混乱和错误，使整个公司的沟通更加直接。

增强数据发现和管理

该框架设置了查找和理解公司所有数据的方法。此过程包括弄清楚数据如何相关及其历史记录、处理不同类型的信息以及进行数据分析和分类。这些步骤使得更好地管理数据变得更加容易，确保决策的正确性和可靠性。

强大的数据治理框架有助于：

• 提高和管理数据质量，确保数据准确有用。
• 及时解决数据问题以维护 数据的完整性.
• 确定数据所有者以建立数据资产的责任。
• 建立一个 数据目录 组织和分类数据，使其易于访问。
• 创建参考数据和主数据以在整个组织内提供一致的数据。
• 提高整个组织的数据素养，以增强对数据的理解和使用。
• 有效地配置和交付数据可确保数据在需要的时间和地点可用。

什么是支柱？ a 数据治理框架？

一套全面的数据治理框架建立在若干基本支柱之上，旨在确保组织有效且安全地使用数据资产。这些支柱将基础要素与必要的战略方法相结合，从而构建了一个完善的框架，用于管理企业各个层级的数据。

数据质量

数据质量对于数据治理框架至关重要，因为它实现了数据验证、清理和组织的规则和流程。它保证决策者获得准确一致的信息，从而改善决策。

数据集成

数据集成通过将组织内不同来源的数据聚合和协调到统一视图中来简化数据治理。该方法通过向利益相关者提供完整的业务情况来支持改进的分析、报告和决策。因此，它确保所有组织数据遵守既定策略和合规标准，减少不一致和错误。

数据集成还通过允许集中管理来改进数据治理，从而更容易控制数据质量、安全性和访问。它标准化了整个组织的数据处理实践，确保治理策略的一致实施和监控。

集成数据系统在整合过程中清理和纠正数据，提高决策的数据质量和可靠性。这种简化的方法有助于满足法规遵从性并提高报告效率，因为所有数据都是一致的且随时可用。

数据隐私与安全

这一支柱对于在治理框架内确保数据资产的机密性和可用性至关重要。它指的是以符合组织数据治理政策的方式管理和保护数据。隐私意味着确保数据免受未经授权的访问，并可供授权用户随时访问，所有这些都在治理框架制定的监督和规则之下。组织可以通过使用强加密、采用安全措施等方式来保护数据。 IT 团队的密码管理器 安全地管理敏感凭证，设置访问控制，并遵循合规机制。

它在客户、合作伙伴和利益相关者之间建立信任，保护组织的声誉，并降低数据泄露造成的法律和财务后果的风险。

数据架构

的作用 数据架构 旨在提供一个用于设计、组织和管理数据资产的结构化框架。数据架构通过定义数据模型、模式和存储机制来确保数据存储、访问和使用的一致性。

清晰的数据架构通过设置简单的数据管理指南来帮助数据治理，确保数据符合组织策略和标准。

数据资产治理

它强调需要将所有数据元素（包括仪表板、代码和数据科学模型）视为整个生命周期内治理框架中的重要资产。

它建议采用涵盖数据和分析的全面治理观点，以确保对所有数据资产进行彻底管理和监督。

自下而上的方法

随着数据使用的增加，公司应该在数据创建者和用户之间分担数据治理的角色。这种去中心化的方法赋予每个人数据治理的责任，使他们与数据网格等更具包容性和协作性的数据管理模型保持一致。

这意味着治理分布在不同的业务领域，每个域所有者在遵循更广泛的组织准则的同时管理他们的数据。

日常工作流程治理

数据治理不应仅仅满足合规性或被视为一项额外任务。相反，团队应该将其集成到日常工作流程中，以确保他们的决策基于准确的数据。然后它成为组织内战略决策的基本要素。

如果没有核心要素：人员、流程和技术，数据治理框架是不完整的。每个都在使框架有效方面发挥着关键作用。

人：治理的核心

成功的数据治理依赖于整个组织内人员的协作和仔细规划。

实施和建立数据治理的关键考虑因素包括：

• 承诺： 评估个人是否致力于数据治理原则。
• 角色与职责： 明确定义并正式记录所有参与数据治理的角色和职责。
• 技能和数据素养： 确保团队成员拥有必要的技能和对数据的理解，以有效实施治理策略。
• 更换管理层： 与赞助商一起制定计划，以支持协调并鼓励组织范围内的支持。
• 利益相关者识别： 认识整个组织的数据治理利益相关者。
• 保持专业知识： 了解专业知识在组织内的分布情况，以便将其用于治理计划。

加工流程

数据收集、存储、集成和质量保证等流程对于验证数据管理实践在整个企业中的一致性至关重要。

处理这些流程时需要考虑的重要方面是：

• 现实的定义和目标：建立实用且可实现的数据定义、规则和目标。
• 业务流程现代化： 更新业务流程以集成数据治理，增强交付有意义结果的能力。
• 治理一体化： 审查和调整业务规则以无缝合并数据治理。

贡献者包括业务和 IT 专家，他们为数据治理工作提供必要的背景。

它们在以下方面至关重要：

• 技术：实现有效治理

技术提供了用于实施可靠的数据治理流程的工具和平台，例如数据分析、沿袭和元数据工具，以及利用技术来自动化、扩展和加速数据治理流程。

数据治理框架如何运作？ 

数据治理框架因企业而异，但它们通常包括上面讨论的几个核心组件，指导如何在组织内管理和使用数据。

让我们进一步讨论这些框架通常如何工作。

了解所有权

所有权是指确定谁制定了管理数据的规则、策略、定义和标准。例如，公司可以建立数据治理办公室（DGO）来领导数据治理计划。该计划可以包括一个专门的团队、一组利益相关者，甚至一个人，例如数据架构师，具体取决于组织的规模和需求。

各个部门任命了数据管理员，以确保每个人都遵守这些标准并提供建议。在较大的公司中，多个委员会可以专注于数据管理的不同方面，例如数据存储、质量和保护。

设定目标

定义明确的目标和指标是衡量数据治理计划成功与否的关键。这 数据治理研究所 建议重点关注数据治理举措对以下方面的影响：

• 它们与组织目标的一致性程度。
• 提高项目数据质量和合规性的有效性。
• 将治理原则融入专业学科。
• 组织内个人采用数据治理实践。

例如，医疗保健提供商可以设定目标，在第一年将患者数据错误减少 20%，以改善患者护理并减少计费错误。

监控性能

跟踪数据治理框架的运行情况涉及为合规性所需的任务设置责任，例如分配数据管理员或任命数据安全官。这些任务应该有详细记录、可重复，并涵盖数据治理的各个方面，例如分配决策权、管理变更、解决问题和确保数据质量。

例如，金融机构可以实施一个系统来定期审查和更新敏感金融数据的访问权限，确保只有授权人员才能查看或修改此信息。

批准技术

选择和批准技术是另一个重要方面，利益相关者决定用于处理、存储和保护数据的工具和系统。它还保证这些技术拥有必要的控制来防止数据泄露。

例如，电子商务公司的相关人员可能决定批准使用提供加密和多因素身份验证的云存储解决方案来保护客户数据。

建立协作标准

决定数据利益相关者如何在组织内创建、使用或管理数据将进行协作，包括确定谁应该参与决策过程以及谁需要了解决策。

例如，制造公司可以让工程师、生产经理和质量控制专家参与有关收集和使用生产线数据以提高效率和产品质量的讨论。

数据治理框架示例  

目前正在使用各种经过试验和测试的数据治理框架。每个框架都满足有效管理数据的需求和要求。

DAMA 国际数据管理知识体系 (DMBOK)

DAMA-DMBOK 是一个综合框架，概述了数据管理的标准行业实践。它涵盖了许多主题，包括数据治理、架构和建模，提供了管理和治理数据资产的整体方法。

数据治理研究所框架 (DGI)

数据治理研究所 (DGI) 提供了一个专注于治理实践的框架。它强调建立角色、职责和流程，以确保数据作为资产进行管理。该框架对于希望实施数据治理并明确强调问责和管理的组织特别有益。

CMMI 数据管理成熟度 (DMM) 模型

数据管理成熟度 (DMM) 模型提供了增强组织数据治理实践的综合方法。它概述了数据治理的基本组成部分，包括数据质量、运营和平台，提供了实现更高水平的数据管理成熟度的途径。

EDM 委员会的数据管理能力评估模型 (DCAM)

EDM 委员会的 DCAM 是一个用于评估和改进数据管理和治理实践的行业标准框架。 DCAM 提供了一种结构化方法，具有跨数据治理各个方面的定义原则和功能，包括数据架构、质量管理和安全性。

ISO/IEC 38500 IT 治理框架

尽管 ISO/IEC 38500 主要是一个 IT 治理框架，但它对数据治理具有重大影响。它指导组织使用 IT（包括数据资产）实现业务目标、确保合规性并管理风险。

如何创建数据治理框架？  

构建和实施数据治理框架涉及一个战略流程，该流程优先考虑正确管理组织的数据资产。该框架对于加强跨企业的数据治理至关重要。以下分步指南简化了该方法：

1. 理解数据治理

A。定义数据治理计划的范围和目标。

b.让利益相关者与数据治理目标保持一致，例如改进决策、确保合规性和提高运营效率。

2. 识别数据域

A。根据数据与业务的相关性将数据分类到不同的领域，例如客户数据、产品数据、财务数据等。

b.了解数据格局，以有效管理整个组织的数据。

3. 确定所有权和消费

A。确定对每个数据域的准确性、隐私性和安全性负责的数据所有者。 

b.确定需要访问数据以完成工作的数据使用者。 

C。建立责任制并明确角色和职责。 

4. 验证和记录数据

a. 记录数据生命周期，包括其来源、内部流程、用户交互和应用程序目的。

湾。 核实 数据准确性 和一致性。

C。记录治理政策、标准和程序，以供数据管理参考和清晰度。

5. 评估数据安全

a. 对各种数据类型执行安全和风险评估，以识别漏洞和威胁。

b. 行为 定期安全审计 识别隐藏的风险。

c. 确定风险优先级并对敏感信息实施保护措施。 

d. 确保遵守法律要求，并通过展示对数据安全的承诺与客户和合作伙伴建立信任。  

数据治理框架最佳实践s 

企业应采用某些最佳实践来创建实用的数据治理框架，以确保长期成功。这些做法旨在满足当前的需求，同时适应未来的挑战。

尽早让利益相关者参与进来 

让各部门的主要利益相关者参与定义数据治理的范围和目标，以使所有活动与组织目标和优先事项保持一致。

利用数据目录 

实施数据目录以对数据资产进行分类和记录。这种方法旨在有效地组织数据，使组织内的用户可以轻松访问和理解数据。它通过提供数据资产及其相关元数据的可见性，有助于轻松识别数据域和所有权责任。

任命数据管理员 

为每个数据域指定专门的数据管理员来监督数据质量并作为所有数据相关查询的联络点。这些管理员执行数据治理策略，维护各自领域内数据的质量和安全性。

自动化文档流程 

杠杆作用 自动化 简化数据生命周期、治理策略和程序的文档记录的工具。这些工具提高了维护数据管理活动的最新记录的效率和准确性。

定期进行培训

提供持续的培训课程，向利益相关者介绍数据治理原则、最佳实践和合规性要求。该培训确保所有参与者了解并有效实施组织的数据治理政策。

实施数据安全措施 

使用加密、访问控制和监控系统等安全机制来保护敏感数据免遭未经授权的访问、破坏和合规性违规。 

总结  

强大的数据治理框架使组织能够主动管理其数据资产并从中获取最大价值。公司可以通过仔细地吸引利益相关者、定义角色和广泛的规划来实施框架。实施数据治理框架需要致力于持续改进和灵活性，以应对新的业务和技术转变。

为了成功实施，使用数据治理工具或具有治理功能的数据管理工具至关重要。 Astera的平台简化了企业的数据治理，提供了全面的数据管理工具。它可以明确分配角色和职责，确保数据管理员和所有者可以轻松监督和控制他们的数据。这种透明度有助于实施治理政策并维护整个组织的数据完整性。

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