DAMA数据治理学习笔记-数据管理

数据管理

定义

数据管理是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值,在其整个生命周期中指定计划、制度、规程和实践活动,并执行和监督的过程。

业务驱动因素

拥有关于客户、产品、服务和运营的可靠、高质量数据的组织,能够比没有数据或数据不可靠的组织做出更好的决策。

目标

  1. 理解并支撑企业及其利益相关方的信息需求得到满足
  2. 获取、存储、保护数据和确保数据资产的完整性
  3. 确保数据和信息的质量
  4. 确保利益相关方的数据隐私和保密性
  5. 防止数据和信息未经授权或被不当访问、操作及使用
  6. 确保数据能有效地服务于企业增值的目标

数据管理原则

  • 数据是独有属性的资产(特点:在使用中不会被消耗)
  • 数据的价值可以用经济术语来表示
  • 对数据的质量管理
  • 需要元数据
  • 需要规划
  • 驱动信息技术决策
  • 跨职能
  • 企业级视角
  • 多角度思考
  • 全生命周期管理
  • 纳入与数据相关的风险
  • 领导称承担责任

数据管理的挑战

数据与其他资产的区别

  • 随时间推移变化
  • 持久的
  • 不会被消耗
  • 丢失或销毁不易重新产生
  • 不损耗被盗
  • 同时被多人使用

数据价值

  • 获取和存储数据的成本
  • 如果数据丢失,更换数据需要的成本
  • 数据丢失对组织的影响
  • 风险缓解成本和与数据相关的潜在风险成本
  • 改进数据的成本
  • 高质量数据的优势
  • 竞争对手为数据付出的费用
  • 数据潜在的销售价格
  • 创新性应用数据的预期收入

数据质量

低质量数据的成本主要来源于:
  • 报废和返工。
  • 解决方法和隐藏的纠正过程。
  • 组织效率低下或生产力低下。
  • 组织冲突。
  • 工作满意度低。
  • 客户不满意。
  • 机会成本,包括无法创新。
  • 合规成本或罚款。
  • 声誉成本。
高质量数据的作用包括:
  • 改善客户体验。
  • 提高生产力。
  • 降低风险。
  • 快速响应商机。
  • 增加收入。
  • 洞察客户、产品、流程和商机,获得竞争优势。

数据生命周期的几个重要影响

  • 创建和使用是数据生命周期中的关键点
  • 数据质量管理必须贯穿整个数据生命周期
  • 元数据质量管理必须贯穿整个数据生命周期
  • 数据管理还包括确保数据安全,并降低与数据相关的风险
  • 数据管理工作应聚集于关键数据

数据管理战略规划的可交付成果

  • 数据管理章程: 总体愿景、业务案例、目标、指导原则、成
    功衡量标准、关键成功因素、可识别的风险、运营模式等
  • 数据管理范围申明: 规划目的和三年目标,以及负责实现目标的角色、组织和领导
  • 数据管理实施路线图: 确定特定计划、项目、任务分配和交付里程碑

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