3.1  引言

1）数据治理(Data Govermance，DG)的定义是在管理数据资产过程中行使权力和管控，包括计划、监控和实施。

2）数据治理的目的是确保根据数据管理制度和最佳实践正确地管理数据。（数据治理是对数据管理的管理）

3）数据治理内容：

1. 战略(Strategy)。定义、交流和驱动数据战略和数据治理战略的执行。
2. 制度(Policy)。设置与数据、元数据管理、访问、使用、安全和质量有关的制度。
3. 标准和质量(Standards and Quality)。设置和强化数据质量、数据架构标准。
4. 监督(0versight)。在质量、制度和数据管理的关键领域提供观察、审计和纠正等措施(通常称为管理职责 Stewardship)。
5. 合规(Compliance)。确保组织可以达到数据相关的监管合规性要求
6. 问题管理(Issue Management)。识别、定义、升级和处理问题，针对如下领域:数据安全、数据访问、数据质量、合规、数据所有权、制度、标准、术语或者数据治理程序等

4）语境关系图

要从作为企业资产的数据中受益，组织必须学会衡量数据和数据管理活动的价值。即使拥有最佳的数据战略，数据治理和数据管理计划也可能不会成功，除非企业愿意接受并进行管理变革。

 3.1.1  业务驱动因素

数据治理最常见的驱动因素是法规遵从性。数据治理的驱动因素大多聚焦于减少风险或者改进流程。

1）减少风险：

1. 一般性风险管理；
2. 数据安全；
3. 隐私；

2）改进流程：

1. 法规遵从性；
2. 数据质量提升；
3. 元数据管理；
4. 项目开发效率；
5. 供应商管理；

数据治理不是一次性的行为。治理数据是一个持续性的项目集。可以由一个虚拟组织或者有特定职责的实体组织承担数据治理的责任。

数据治理要与TT 治理区分开。

数据治理仅聚焦于管理数据资产和作为资产的数据。

3.1.2  目标和原则

数据治理的目标是使组织能够将数据作为资产进行管理。数据治理提供治理原则、制度、流程、整体框架、管理指标，监督数据资产管理，并指导数据管理过程中各层级的活动。

数据治理程序必须包括以下几个方面。

1. 可持续发展(Sustainable)：它不是以一个项目作为终点，而是一个持续的过程。
2. 嵌入式(Embedded)：数据治理不是一个附加管理流程。数据治理活动需要融合软件开发方法、数据分析应用、主数据管理和风险管理。
3. 可度量(Measured)：数据治理做得好有积极的财务影响，但要证明这一影响，就需要了解起始过程并计划可度量的改进方案。

强大的数据治理的基础原则：

(1)领导力和战略(Leadership and Strategy)

成功的数据治理始于远见卓识和坚定的领导。数据战略指导数据管理活动，同时由企业业务战略所驱动。

(2)业务驱动(Business-driven)

数据治理是一项业务管理计划，因此必须管理与数据相关的决策，就像管理与数据有关的业务活动一样。

(3)共担责任(Shared Responsibility)

在所有数据管理的知识领域中，业务数据管理专员和数据管理专业人员共担责任。

(4)多层面(Multi-layered)

数据治理活动发生在企业层面和各地基层，但通常发生在中间各层面。

(5)基于框架(Framework-based)

由于治理活动需进行跨组织职能的协调，因此对数据治理项目必须建立一个运营框架来定义名自职责和工作内容。

(6)原则导向(Principle-based)

指导原则是数据治理活动、特别是数据治理策略的基础。

3.1.3  基本概念

数据治理：保证数据是被管理的。数据管理：管理数据以达到既定目标。

数据治理确保数据被恰当地管理而不是直接管理数据。

 1）以数据为中心的组织

以数据为中心的组织对待数据的原则：

1. 数据应该作为企业资产管理起来。
2. 应该在整个组织内鼓励数据管理的最佳实践。
3. 企业数据战略必须与业务战略一致。
4. 应不断改进数据管理流程。

2）数据治理组织

做正确的事（立法/司法）与正确的做事（执法）

典型数据治理委员会：

（1）数据治理指导委员会:

组织中数据治理的主要和最高权威组织，负责监督、支持和资助数据治理活动。由跨职能的高级管理人员组成。

通常根据DGC和CDO的建议，为数据治理发起的活动提供资金。该委员会可能会反过来受到来自更高级别组织或者委员会的监督。

（2）数据治理委员会：

管理数据治理规划(如制度或指标的制定)、问题和升级处理。根据所采用的运营模型由相关管理层人员组成。

（3）数据治理办公室：

持续关注所有DAMA知识领域的企业级数据定义和数据管理标准，由称为数据管理专员、数据保管人和数据拥有者等协调角色组成。

（4）数据管理团队：

与项目团队在数据定义和数据管理标准方面进行协作、咨询，由聚焦于一个或者更多领域或项目的成员组成，包括业务数据管理专员、技术数据管理专员或者数据分析师(注:偏重管理职责)。

（5）本地数据治理委员会：

大型组织可能有部门级或数据治理指导委员会分部，在企业数据治理委员会(DGC)的指导下主持工作。小型组织应该避免这种复杂设置。