干货分享:数据管理十二原则

数据管理既不简单也不容易。它需要了解一个组织拥有什么数据以及可以用来完成什么,然后确定利用数据资产来实现组织目标的最佳方式。同其他管理流程一样,数据管理也需要平衡战略和运营需求。因此,依照DAMA数据管理知识体系指南,企业进行数据管理需要遵循以下几大原则。

1.数据是具备独特属性的资产

相较于金融和实物资产,数据资产在使用过程中不会产生消耗,导致其在管理方式的某些方面存在很大差异。

2.数据的价值可以用经济术语来表示

数据资产意味着其具备价值属性,想要利用数据做出更好决策的组织,应该开发一致的方法来量化数据价值,并学会衡量低质量数据的成本和高质量数据的好处。

3.管理数据意味着对数据的质量管理

确保数据符合应用的要求是数据管理的首要目标。为了管理质量,组织必须了解利益相关方对质量的要求,并根据这些要求度量数据。

4.管理数据需要元数据

用于管理和如何使用数据的数据被称为元数据,元数据源于与数据创建、处理和使用相关的一系列流程,包括架构、建模、管理、治理、数据质量管理、系统开发、IT和业务运营以及分析。要理解数据是什么以及如何使用它,都需要以元数据的形式定义这些知识。

5.数据管理需要规划

由于数据在多个地方被创建,且需要在多个存储位置间移动,因而需要通过一些协调工作来保持最终结果的一致,需要从架构和流程的角度进行规划。

6.数据管理需驱动信息技术决策

数据和数据管理与信息技术和信息技术管理紧密结合。管理数据需要一种办法,确保技术服务于而不是驱动组织的战略数据。

7.数据管理是跨职能的工作

数据管理需要一系列的技能和专业知识,需要具备技术能力、非技术技能以及协作能力,因此单个团队无法管理组织的所有数据。

8.数据管理需要企业级视角

虽然数据管理存在很多专用的应用程序,但它必须能够有效地被应用于整个企业。这就是为什么数据管理和数据治理是交织在一起的原因之一。

9.数据管理需要多角度思考

数据管理必须不断发展演进,以跟上数据创建的方式、应用的方式和消费者的变化。

10.数据管理需要全生命周期的管理,不同类型数据有不同的生命周期特征

数据管理需要考虑数据的整个生命周期,不同类型的数据存在不同的生命周期特征,管理需求也不一致。因此,数据管理实践需要基于这些差异,保持足够的灵活性,以满足不同类型数据的生命周期需求。

11.数据管理需要纳入与数据相关的风险

数据除了是一种资产外,还代表组织的风险,数据相关风险必须作为数据生命周期的一部分进行管理。数据可能丢失、被盗或误用,组织必须考虑其使用数据的伦理影响。

12.有效的数据管理需要领导层承担责任

数据管理涉及一些复杂的过程,需要协调、协作和承诺。为了达到目标,不仅需要管理技巧,还需要来自领导层的愿景和使命。

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