一、开篇：
虽然数据在企业中不是主要利润来源，却是企业最重要的资产之一。
数据代表企业的客户、员工、供需商活动、交易、成果、结果。
准确的数据管理，可以使它成为一个企业最宝贵的资产，帮助企业保持所持有竞争力，主动满足客户的需求，并控制成本的检查，节约、量化、整合企业不必浪费成本。
企业和组织各种规模的努力作为一种企业资产，共享和重复使用跨多个软件应用程序和系统、业务流程和整个组织中为用户管理有效数据。
不断迭代过程发现，需要建立标准、策略和流程的使用、开发和管理的数据。
创建适当的组织架构和拓展技术基础设施来支持他们的数据管理是很重要的。
作为根植于企业实践和信息技术管理，数据管理被指组织、流程、政策、标准和管理，确保可用性、可访问性、可量化、一致性、可审计性和可访问性中组织数据的安全性所需的技术。
数据管理基础是:
确保数据符合业务的需求，保护、管理和发展数据作为价值的企业资产，降低成本的管理数据，而实现这些目标在理论上是可行的，数据的管理在实际业务驱动中是关键因素。
二、企业信息技术管理：
信息技术的发展，公司管理定义为"税收、政策、法律、机构影响的方式针对一家公司集管理或控制的过程"。
公司管理实践领域之一是信息技术管理，定义为"领导、组织、结构、过程，以确保维持和扩大本组织战略和目标"。
企业信息技术管理的组织结构和部署体系结构都进化基础共同模式实践中，传统上有围绕企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)等软件应用程序。从大型机到Web应用程序的客户端-服务器架构，信息部门侧重于应用程序和用户界面到这些应用程序，而不是数据驱动的应用程序。
通常情况下，数据被托管便于服务于特定的应用程序，而不是它如何服务于整个组织的战略利益。
其结果是，信息技术管理做法主要围绕组织应用程序而不是它本身的数据。在大多数组织中，企业管理软件应用程序有明确的业主、流程和政策。例如，当一家ERP系统公司实现像SAP这样的复杂的管理及产生深远影响，无论从业务和信息技术管理角度，SAP实施管理受SAP项目办公室清楚地描述了负责管理和开发所需的SAP环境。然而，许多组织缺乏对他们最有价值的核心数据资产，如客户、雇员或产品数据等效的管理结构。
三、数据起源：
核心应用程序法则，信息管理不仅仅服务于当今日新月异的业务和信息技术环境而获得最大效益。系统性架构数据业务系统，而不是暴力拟合业务流程于现有应用程序或系统的限制。
大多数业务流程跨多个平台，从而导致软件供应商忙于分解成组件或服务中，可以混合和匹配以灵活的方式来支持业务流程的软件包。
并变得越来越明显，对于不同企业数据整合，如供需商、雇员或产品的数据，还需要多个跨平台软件来分流业务流程，而不是集中于特定数据池内。
因此，为了获得自己的企业数据最大的价值，组织需要更多注意到数据本身和如何管理这一隐性资产。
数据管理在企业管理中是最重要的资产之一，即使在资产负债表上无明显的体现。业务数据是企业客户、员工和供应商具体表现，是其活动和交易，也是成果和结果具体体现。
正确的数据管理可优化企业最终可重用资产。例如，盈利的特定客户数据可以在多个业务上使用。此打车业务数据可以优先考虑客户的线性路线从而获取客户日常决定。它可以基于该产品或客户打车行为的分析。它可以驱动市场营销组是如何设计出的忠诚和保留程序。它可以纳入财务部和解的利润和收入。
为了保持竞争力和便捷，积极主动地满足客户的需求，并控制成本的检查，公司和组织各种规模的努力都是企业资产，共享和重复使用跨多个软件、用户、系统和流程来管理数据。合理的企业信息管理建议，是改善的准确性和完整性信息资产，以更好地服务于公司而作为技术、运营和业务目标策略的一部分。
为了提高数据作为业务资产的价值，公司和政府组织需要建立标准、策略和流程的使用、开发和管理数据，创建适当的组织结构，并开发配套的技术基础架构。因此，数据管理已成为一个重要的科学。
数据管理基础︰
•确保数据管理符合当前企业业务需求
•数据保护、管理和发展是企业重要资产之一
•降低、优化数据管理成本
调查数据研究发现越来越多的组织或企业正投身于数据管理。
数据管理是一种新兴科学手段，大多地区数据管理仍处于发展阶段，并努力建立数据管理的商业案例。
四、数据背后业务驱动原因：
虽然公司和组织正努力并实现目标和数据管理标准，很难得到体现（适用性不足），除非它对业务有实际的、具体的影响。将数据管理放到现实实践需要满足企业当下业务，并维持或发展业务驱动因素，业务驱动因素突出数据对业务的重要性。
最常见的业务驱动因素的数据管理举措是︰
•增加收入，利润点上升
•降低成本，控制输出
•确保法规遵从性
虽然这些都是任何业务的最基本目标之一，可详细地研究并审查数据管理在实现业务目标中发挥不可或缺的作用。
收入增长
几乎任何业务最重要的目标之一是增加收入从而导致利润点上升。收入增长的最有效途径之一是增加交叉销售，销售率和提高现有客户转换率。这样做，企业需要同现有的客户进行分析。从而为客户提供优质的服务和提供基于客户的特殊需求。
关于客户和产品服务，或许会存在以下问题：
•"我们不知道哪些产品或服务以交叉销售给我们的客户，因为记录的客户已购买或分布在多个个不同的系统中。
•"客户注册登录麻烦，在呼叫中心客户服务代表的系统中出现。所以当我们的客户交谈，我们的服务代表没有获得最新客户信息，且阻挠客户与销售代表。"
•"我们失去一些客户，其他客户我们选择提供调研，客户数据不可靠。有时是因为客户信息的缺掉，而其他时候有是相互矛盾的信息。
•"我们的销售、营销和服务组织所有定义因'客户'不同，而跨三个方向就能得到广大客户的全部阅览"。
•"为每个客户构建用户画像，但是有是没有数据支持或证明，所以没有人信任或使用"。
•"用户数据安全，收入增长竞争优势如果都会受到未经授权的人员访问或更改任何客户数据"。
几乎任何业务最重要的目标之一是增加收入。收入增长的最有效途径之一是增加交叉销售，销售率和提高现有客户之间保留。要这样做，组织需要他们现有的客户的广泛和深刻的理解。他们需要"客户的单一视图"能够提供优质的服务和更好地目标运动和提供基于客户的特殊需求。
是什么让组织从他们的客户的单一视图？他们买的准确、一致和可靠的数据，关于他们的客户和产品和服务。做这些问题听起来很熟悉吗？
•"我们不知道哪些产品或服务，以交叉销售给我们的客户因为记录的客户已购买和时分布在六个不同的系统。
•"如果客户登录问题在我们的支持系统，它需要几个小时，在呼叫中心客户服务代表的系统中出现。所以当我们的客户交谈，我们的服务代表没有真的最新客户信息，而且，真的可以阻挠客户和销售代表。"
•"我们失去一些客户，而其他我们一再拦河坝同样提供跟踪。我们的客户数据是不可靠的。有时信息是缺掉的而其他时候有是相互矛盾的信息。
•"我们的销售、营销和服务组织所有定义'客户'不同，我们不能跨所有三个功能就能得到广大客户的全球视图"。
•"我们有盈利能力计算为每个客户，但是有是没有文件，所以没有人信任或使用的信息"。
•"用户信息安全性，如果会受到未经授权的人员访问或更改任何客户数据"。
客户数据往往分散在几十或甚至几百个不同的业务系统，要解决这些数据问题，公司必须解决基础的组织、过程和与数据相关的技术问题，为解决复杂的问题，如提高数据量化或发展的企业级客户的单一阅览，为数据管理提供了架构和部署。
降低成本
降低成本的压力不重，控制输出，近几年，提高了运营效率仍然是大多数组织的一个主要优先事项。其中一个重要的方式组织可以降低成本和提高业务效率是实现业务流程自动化。例如，组织可能自动化他们的采购流程，以降低采购和管理成本，虽然业务流程自动化，提高效率，企业数据问题，防止公司利用业务效率使用全部，跨多个金融，人类资源精简业务流程，销售和其他业务系统需要的结构和含有数据拖跨往往是事后的业务效率的措施，这些数据系统的任务。
公司和组织的所有大小隐患数据有关问题，常见的业务效率的举措，包括︰
•"很难与我们的供应商有效地进行谈判，因为我们上海的子公司需要供应商数据，它坐落在我们不能轻易访问南方旧式大型机方。"
•"我们累积缺货和多余的库存数据及每周只能维持我们的全球库存报告，需要花一个周末来处理数据"。
•"供应商的数据错误和不完整性导致我们采购分析师必须花费大量的时间手动清洗采购订单和发票数据"。
•"我们所有的供应商有不同的产品代码，不能得到我们的供应链的全部视图"很难预测库存水平或预测交货计划。
•"销售发送给我们预测数据，无法确定数据源，需要自己动手"。
•"我们需要谨慎地控制哪些数据是不能让供应商获得，从而产生竞争对手"。
需要降低成本驱动供应商或产品主数据管理等项目，使公司精简核心业务流程，如库存和供应链管理的合理化、清洗，和共享关键主控数据元素，数据管理此类项目，提供一种结构围绕主数据组织和流程问题发挥关键的作用。
确保法规遵从性
做生意必须遵守外部管理法规和内部公司治理政策，以增加透明度和防止企业渎职和欺诈，确保遵守法规。
遵守这些法规和政策为公司减负，共同关注的问题包括︰
•"很难齐心协力的财务数据来自许多不同的来源，从大数据到电子表格，所以总是有很大一部分参与中提取数据，减慢整个过程"。
•"我们的CFO要求对每天在他的电脑上的所有信息的访，不能那样做，不正确"
•"我们对审计报告的数据要清洗准确"
•"我们不同的业务部门使用不同的数据图表的账户，所以它需要为我们的分析师对他们进行调解、组建、统一"
•"我们法规遵从通过电子表格中报告，不审计"。
•"这是敏感数据。我们必须仔细控制访问，或者我们可能会面临巨额罚款。数据管理是必不可少的基础，确保法规遵从性。它建立了严格的数据标准、政策和法规，是公司管理政策所需的过程，并帮助自动化法规遵从，降低成本，有助于确可审计数据"。
五、数据审计：
市场趋势，数据越管理
超出这些业务驱动因素，两个宏商业趋势进一步升级数据治理的需要︰增加并购活动和建立伙伴关系和外包非核心业务职能的升幅。
兼并收购
随着并购活动，组织面对需要调和从合并或收购的实体的信息技术环境并使之合理化。
通常这些信息技术环境具有非常不同平台系统、数据模型和业务流程。
企业并购后，信息技术组织通常按下以满足集成非常严格的逻辑指标。
目标是从合并，无论是在形式的成本削减通过消除冗余，以及从增加交叉销售收入增长加速承诺增效作用。
迁移和将数据合并后合并或收购的过程是一个巨大的任务，最初往往被低估，信息组必须处理未知的系统，解决质量问题，并提供详细的文件信息合并的方式，任务包含了更多技术集成。信息组织必须调和不同的数据定义和模型过程必须落实到位，确保各实体的对齐方式，数据治理框架提供了在管理复杂的并购整合的组织和技术和加速积极经营成果的重要价值。
携手共建和外包
另一个广阔的市场趋势是越来越多地使用合作伙伴和技术承包商管理价值链的部件。
组织是专注于核心竞争力和处理掉非核心职能和流程向合作伙伴和外包服务提供商。
作为业务流程和信息系统转移给外部供应商，与这些进程和系统关联的数据迁址到企业外，企业必须确保数据正确地迁移到外部的供应商，数据必须是完整和准确，同时也必须进行改组，以便在第三方系统中工作，它是重要的是注意到，虽然它已经给第三方，这一数据仍然是本组织的核心资产，虽然它位于防火墙外部公司或组织不可见性和不可控制这些数据，强大的数据管理框架是分散于延伸的价值链，尤其是在定义的标准和程序互动协作与外部合作伙伴、外包商的数据管理的关键。
六、数据管理属性：
前面我研究了一些学院和数据机构典型数据与业务目标，如提高客户交叉销售或确保法规遵从性相关的挑战。
通过检查反复出现跨组织的挑战，它是明确企业数据必须具有以下六个属性︰
•可访问性 确保可以访问所有的企业数据，而不论其来源或结构。
•可用性 确保数据用户和应用程序，可用时，在哪里和如何需要。
•可量化 确保数据的准确性与完整性。
•一致性 确保数据的含义是一致和协调整个系统、流程和组织。
•可审计性 确保有是对数据的审计线索。
•可访问性 确保对数据的安全访问。
数据管理和发展这些关键数据属性，为企业资产提高数据的整体价值。
七：组成部分：
确保企业所有数据可访问、可利用、高质量（可量化）、一致性、可审核的和安全的有效的数据治理框架涉及四个关键部分︰
•标准 数据管理关键功能是在企业中建立数据的标准，公司需要建立数据定义和分类，定义主数据、制定企业数据模型、执行发展与数据相关的技术标准。
•策略和流程 建立可执行策略、进程围绕创建、开发和管理数据是有效的数据治理实践的基础，公司需要定义数据和数据相关的业务规则，控制访问和传递数据，建立持续的监测和测量机制，并管理对数据的更改。
•架构 可以说公司必须解决启动数据管理意见时最重要的问题是如何设计的组织结构，公司需要定义的角色和组织内负责数据的职责。组织可能包括几个不同的角色，涉及的业务和信息技术人员的不同级别，从行政对日常的实施者，如数据管家和数据分析师，如数据管理合理规划，处理培训和组织变化管理问题很关键。
•技术 假设，公司走上没有底层的技术基础设施的数据管理建议。事实上，许多组织推出其初始数据管理程序使用手动工具是电子表格、数据指标，电子邮件到捕获数据的定义、文档的过程。然而，最很快就意识到这种手动方法极为有限。它很难保证高质量数据、可用性、安全处于危险之中鉴于特设性质的方法，详细的数据的保存是一个几乎无法逾越的任务，使用手动的方法数据管理的最终目标几乎不得实现。
技术可以帮助自动化并规模的发展、执法的数据管理标准、策略和过程。具体来说，数据集成技术平台，提供了内置的功能来访问、清洗、转换、交付，和监测数据是数据治理的理想选择，正如一个业务流程管理解决方案，有助于简化业务流程，数据集成平台可以帮助自动执行与数据相关的过程。
数据管理框架构建块，这一框架包括标准、策略和流程、组织结构和使数据可访问的、可用的高质量（可量化）、一致性、可审核的和安全跨整个企业所需的技术基础设施。
八、构架成功因素：
架构是数据管理的最重要方面之一，目标的数据管理必须分配该数据的所有权，必须定义标准，策略必须强制执行，可引发企业各部门问题，理想的组织结构，执行或支持数据管理，然而，某些架构原则是一致的，跨公司与成功管理程序︰
•明确定义的角色和职责，任何类型的程序，公司管理、数据的基本要求，明确的角色、责任，公司需要严格有关定义角色以及分配给个人参与数据管理实施具体责任。
•业务和信息技术的参与，成功的数据管理建议，涉及公司各部门工作人员，在大多数情况下，业务假定该数据的所有权，并且率先驾驶数据管理，这是可行的，因为最终存在数据服务业务，而且业务是有效的数据管理的主要受益人，并与业务伙伴执行数据管理方案和技术方面建议。技术和业务协作建立特定的业务指标与数据管理计划、追踪它们随着时间的推移，体现业务优势的数据管理计划，提高能见度，增加支持整个组织方案是成功的关键。
•执行赞助，作为上述原则的必然结果，成功的数据管理计划，理想情况下，高层管理人员必须认识到数据管理计划的价值和配合程序到特定的数据作为一种资产管理与具体的业务目标。
•集成能力中心，成功的数据管理举措经常涉及创建集成能力中心，以支持维持数据管理、数据集成技术，研究是数据组织结构办法，旨在提高便捷性和通过促进重用，建立共同的过程、标准的集成、共享最佳做法和资源，降低实施成本，整个组织，一个共享的资源定义的技术标准和程序围绕数据集成和数据管理，并提供高技能技术资源池，可以支持特定项目和程序实现。
九、技术引导：
数据集成技术基础设施有助于通过自动化数据集成生命周期提供的数据管理目标，数据集成不是线性的、一次性的发生，数据集成是一个正在进行的、迭代的过程，不断寻求改进的关键数据属性，高质量和可用性，因此，当考虑数据集成技术，组织需要采取整体的方法，七个关键步骤中的数据集成生命周期︰
•访问 所有的数据访问，而不论其来源或结构，这包括提取大数据，及关系数据库、应用程序、XML、消息和甚至文件，例如电子表格的数据。
•记录 数据源异形，尤其是不良记录或未知的来源，了解其内容和结构，推断模式和规则隐含在数据中，并标记潜在质量问题的数据。
•净化 数据清洗，确保其质量、准确性和完整性，这可能包括处理错误或遗漏，强制遵守数据标准，验证值，并消除重复的数据条目。
•整合 跨所有系统中保持数据的一致视图，数据是综合汇集支离破碎的信息和转换，以调和差异在不同的系统怎么定义和结构不同的数据元素。例如，证券系统和财务系统不可能只具有不同的格式为客户赢利数据元素;他们可能有完全不同的业务定义为客户赢利，必须加以解决。
•报告 以适当的形式在正确的时间，对所有应用程序和用户有需要的人提供正确的数据及报告，这个范围可以从提供的单个数据元素，记录以支持实时业务，提供数以百万计的记录启用趋势分析和企业报告，交付还包括确保数据高度可用、安全在其交付。
•开发和管理 高生产力的工具集使数据管家、业务分析师、架构师和开发人员协作执行和管理数据集成规则与流程，跨越步骤一到五级以上。
审计、监视和报告 监视数据，和编写报告的数据，这包括正在进行测量的数据质量，着眼于稳步改善随着时间的推移等关键指标，目标是跟踪进度的关键数据属性和标记任何新的问题，以便他们可以反馈到决策和持续改进的数据集成周期，此步骤还包括审核，维护数据有助于保持可视性和控制能力，以及降低成本的未来变化审计参考。
以生命周期方法的数据集成，数据集成平台的技术能力来承担作为持续更新的数据管理计划，目标是持续改进和问责制的关键数据指标的一部分。
组织需要全面地处理数据集成生命周期，从过程和技术的角度，经常组织在零敲碎打的更新数据中使用地址生命周期、不同阶段、不同工具的集合，不同的角色，以及不同的业务部门每个人可以选择不同的技术，优化，以满足他们自己狭窄业务需求。如，业务分析师可以使用一个工具配置文件和理解现有的数据源，数据架构师可以选择另一个工具来清理数据和提高其质量，开发人员可以使用但不同的工具来访问和传递数据，净结果是错综复杂的零散的、不一致的方法来处理数据。
数据集成纵向的方法可以迅速破坏数据管理计划，防止它实现其目标和有效地缩放，冗余的工具和技能造成这些孤立方法是繁琐的、维护成本高昂。但更大的问题是数据不一致的地方和治理过程本身，组织需要统一方式处理数据，跨整个企业，和数据集成生命周期，这种统一的办法整个组织系统强制数据治理策略和过程，或许更重要的是靠企业战略决策的数据是一致、准确。
十、如何实施下一步：
1.了解您的组织的整体业务目标和相关数据的挑战。
2.选择一个高影响业务计划和生成数据管理试点项目。
3.评估你的数据集成技术能够支持数据管理计划。
你已知道有关的目标、共同的业务驱动因素和目前的市场趋势背后数据治理，以及关键数据属性和有效的数据治理实践的组件，你下一步是什么？
第一步是为您的组织识别关键业务目标、理解数据的相关的要求、审查作为当前或潜在未来实现这些目标的数据挑战，用户有访问或查找数据的困难，你有你需要做出决定的数据，在不同职能和业务部门数据一致，你可以保证数据的有效性，如果有数据挑战，你应该记录问题和对业务估计影响程度，此信息可包含于数据管理计划投资。
在了解您的组织的整体业务目标之后,您应该选择一个关键业务的重点，这项建议应该面临重大数据的挑战，但也预计将对业务产生可见的影响，数据管理，绑在这一业务建议，试点项目将增加业务建议，成功的可能性同时也证明数据管理程序的业务价值，试点项目也是很好的机会，建立业务和技术组之间强大的协作关系，并获得执行。
您的组织可以采取的另一个重要步骤是评估您现有的数据集成技术基础设施和支持数据管理实践的能力，这项技术必须正视和提高所有六个关键数据属性、可访问性、可用性、高质量、一致性、可审计性和安全性。
在整个组织中可扩展和一致的方式支持数据管理计划，您的组织需要提供一个单一的、统一的企业数据集成平台︰
•广泛访问所有的企业数据，对XML文档和电子表格源无论其类型、结构、或从大型机器和中端系统
•开放、平台中立的体系结构，为不断变化的异构技术环境设计
•一个单一的、统一的结构，以简化和加速整个数据集成生命周期
•企业级安全性、可伸缩性、可靠性和可用性
•基于共享、可重用的组件和服务的透明度、互操作性和灵活性
参考文献来源：
数据治理策略，帮助您的组织遵守，变换，并整合.pdf
企业财务报告准则：和跨国界的监管竞争.pdf
隐性资本、企业战略、与企业数据管理.pdf
企业通用的指导方案的评估和监测结果.pdf
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