CDGA|数据治理让企业数字化转型少走一大截弯路

在目前数字化转型大趋势的推动下，企业数据治理的需求迫在眉睫。为了促进企业有序开展数据治理工作，进一步理清企业转型升级的主要痛点和关键需求。

下面分享一下数据治理方面的理论及实践经验，为众多企业在数据治理的研究和实践中提供参考和借鉴价值，以期达到少走弯路，减少探索，打好基础，快速取胜的效果。

数据治理的背景与挑战

数据治理知识体系涉及管理、技术等多个学科领域，是一个非常复杂的系统工程，如何全面而系统地构建较为完整的数据治理体系，是企业实施数据治理的关键课题。
从宏观角度，数据治理是指全球治理，即在大数据时代，以国家、国际组织、多利益攸关方等为主体，对数据权利、流通、管理等方面的治理。
从中观角度，数据治理是指公共治理，即区域和国家对其主权范围内的数据质量、权属、流动机制等方面的宏观管理。
从微观角度，数据治理是指对数据资产行使权力控制的活动集合。
不同的行业信息化发展水平不一样，其对数据的依赖程度不一样，数据治理水平也不一样。

数据战略

数据战略是整个数据治理体系的首要任务，是企业开展数据治理工作首先应该考虑的事。
数据战略应由数据治理组织中的决策层制定，需要指明数据治理的方向，包括数据治理的方针、政策等。
数据战略能力域关注整个组织数据战略的规划，愿景和落地实施，为组织数据管理、应用工作的开展提供战略保障，组织的数据战略需要和业务战略保持一致，并且要在利益相关者之间达成一致。
数据战略已成为企业精细化数据管理不可或缺的基础，只有切实落实好数据战略工作，才能提升企业数据质量、实现企业数据价值升华，为企业数字化转型奠定基础。
数据资产顶层设计不仅仅是一个报告、一份文件，更是企业系统性设计未来的大胆假设、小心求证、集体沟通、达成共识、形成机制、颁发军令状的过程。

质量体系

数据质量是指数据的适用性，描述数据对业务和管理的满意度。
数据质量主要指数据的准确性、及时性、完整性、唯一性、一致性，有效性六个方面。
数据质量管理是对数据的分析、监控、评估和改进的过程。包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性，提高数据对业务和管理的满足度。重点关注数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升的实现能力。
数据质量管理贯穿数据生命周期的全过程，除了明确数据质量管理的策略，还要善于使用数据质量管理的手段及工具，覆盖数据质量需求、数据探查、数据诊断、质量评估、数据监控、数据清洗、质量提升等方面。

流程管理

制定数据治理的流程框架也是数据治理的重要工作。
数据治理流程主要包括从数据的生产、存储、处理、使用、共享、销毁全生命周期过程中所遵循的活动步骤，以及元数据管理、主数据管理、数据指标管理等流程。

主数据治理

主数据服务业务视图包括8个业务域、32个业务子域及相关业务活动，主数据管理工具是主数据全生命周期管理的平台，也是主数据标准、运维体系落地的重要保障。
主数据治理平台是企业数据规划、数据标准落地的载体，实现数据治理统一标准、统一规则的支撑。
主数据治理平台是有效实施主数据、元数据、数据指标管理，提供规范统一的主数据服务的平台。
主数据治理平台是实现数据从产生到应用，分层协同、全面治理的核心。

数据治理是企业大数据的基础，更是数字化的基础，但是目前由于缺乏这方面的人才，所有数字化转型一直进展缓慢。
为了解决社会对数据管理人才的紧迫需求，规范化数字要素市场，提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三项要求，DAMA中国特就决定建立一个长期的“数据人才”成长计划，面向个人开展培训认证。

DAMA数据管理认证

DAMA认证为数据管理专业人士提供职业目标晋升规划，彰显了职业发展里程碑及发展阶梯定义，帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力，促进开展工作实践应用及实际问题解决，形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。
DAMA认证考试分为数据治理工程师(CDGA)和数据治理专家(CDGP)，DAMA中国承担认证考试命题工作，并定期组织中文考试，对考试通过者由DAMA中国颁发认证证书。
证书有效期为三年，获得CDGA认证才能申请CDGP认证考试。