阅读数据策略&数据管理&数据治理的关系

刚开始涉足数据领域的时候，总是很难开始一个新的主题，因为在我理解如何将零件融入更多的蓝图之前，我无法充分发挥它们的作用。数据战略和数据管理就是一个很好的例子。 (DM) 与数据治理 (DG)。“精确搜索关键词“数据策略”有大概的关键词 5,900,000 个别结果，“数据管理” 204,000,000 个别结果，“数据治理” 14,700,000 个结果。关于这些主题的材料并不缺乏，但是找不到关于这些主题的材料。 IT 如何将战略、商业战略、数据战略、数据管理战略、数据管理与数据管理相结合的概念框架。本论文的目的是共享整体框架，将数据战略、数据治理和数据管理部分拼凑在一起。

一 总体框架

你可能会对下面的框架提出质疑，因为过去 IT战略 与数据战略是商业级战略的一部分。为了这篇文章的目的，我把它们放在和商业战略一样的水平。

5W和 1H是指在收集信息以了解事件、情况或现象时提出的六个基本问题技巧。英国修辞学家托马斯·威尔逊(1524-1581)是这个术语最常被引用的来源。他在讨论“七种情况”时介绍了这种方法:

很多事情都被曝光了，比如谁，什么，在哪里，通过什么帮助，通过谁，为什么，怎么样，什么时候。-修辞艺术，1560 年

二 数据策略或者为什么需要数据？

根据 DAMA 数据管理知识结构指南 (DMBoK)，他们共同规划了实现高层次目标的高层次行动方针，即一系列的选择和决策。利用数据获得竞争优势的业务计划应该包括数据战略。下面是指南对数据策略的介绍。指导方针指出，数据战略支持组织战略，通过确定业务目标和关键驱动因素。从本质上讲，数据策略可以回答“为什么数据很重要？”和“企业如何从数据中受益？”的问题。

如果没有得到适当的引导，战略讨论很容易变成“废话”，没有任何实质性的结果。谷歌搜索到的这5.9万个搜索结果中，有很多属于“废话”的范围。

三 4W(谁，什么，什么时候，什么地方)的数据治理

数据管理是“一系列有利于确保组织内数据资产正式管理的实践和流程”（Dataversity）。该指南将数据治理定义为“一系列实践、流程、角色、政策、标准和指标，有利于确保组织内数据资产的正式管理”。数据治理定义了涉及数据(什么数据资产)的人(谁)的角色，以确保合适的人(谁)能够在合适的时间(何时何地)以合适的格式浏览合适的信息(什么数据资产)。

所以，建章立制是数据治理的本质。对中小企业而言，规则和规定过多可能造成致命影响。我偶然发现，在研究中小企业的框架时， Nicola Askham “最小化数据治理”，即“最小化数据质量主动管理的方法”。根据这个框架，数据治理框架包括强制数据治理的政策；产生一致结果的过程；角色和责任，以确保组织内的责任和义务达成一致并共享；以及可交付的结果 — 在数据治理实施过程中所做的一切成果。

四 数据管理或数据如何？

数据管理是“致力于利用数据资产实现业务成功，并遵循数据法规的实践、概念和流程的集合”（Dataversity）。指南指出，数据管理通过实施和利用数据治理中描述的规则和策略来管理企业完整的数据生命周期需求。因此，它回答了“如何管理数据？”的问题。

有两种方法可以研究数据治理和数据管理框架。第一，可以查看正式定义的数据管理框架，例如 DAMA DMBOK 框架。DAMA DMBOK “提供可以用来阐明战略、制定路线图、组织团队、协调职能的意见”。它包含 (1) 情境关系图的流程输入输出，(2) 在数据管理方法领域定义 DAMA 轮子(见上面)和 (3) 展示人员、工艺和技术之间的环境因素六边形。

由于数据管理框架通常包含多种工具(如数据管理成熟度模型)，因此对数据管理框架进行审查的第二种选择是通过数据管理成熟度模型，它为数据管理提供了理论和实践框架。一些常见的数据管理成熟度模型包括DAMA-DMBOK2、DMM、DCAM、IBM数据管理成熟度评估、Gatner成熟度评估模型等，以下是包括评估内容在内的几个模型的比较。

本文来自微信微信官方账号“数据驱动智能”（ID：Data作者：晓晓，36氪经授权发布，_0101)。

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