写数据治理相关内容的文章很多，但是大部分都比较分散。系列文章来说明数据治理的不多。

这里列举一些个人看过的、成体系的数据治理文章，看看都有哪些印象深刻的点。

这些系列文章包括：DAMA、DGI、DCMM、德勤、数据小吏。

DAMA  -  数据治理领域的“百科全书”

如果说数据治理的系列文章，那么DAMA一定是绕不开的。

《DAMA数据管理知识体系指南（2.0）》几乎是数据治理领域的“百科全书”的存在。

数据治理车轮图，几乎覆盖了数据治理领域的全景。围绕数据治理开展11个数据管理主题。

同时，对于“数据治理”是决策监督，“数据管理”是执行操作。做了明确区分，为行业建立共同语言。

但是，个人认为整本书偏重理论描述，几乎没有企业能够仅通过DAMA就能够进行实践操作。

好多内容你认识每一个字，但是要做什么，怎么做，读完却仍是一头雾水。

而且，好多模块和实际出入比较大，比如数据存储与操作、文件和内容管理，在实际的数据治理中接触的很少。

并不是说不好，作为一个“百科全书”，时不时的翻读一下。遇到具体的点，参考提供思路还是很好的。

DGI  -  数据治理领域的“瑞士军刀”

DGI国际数据治理研究所，是除了DAMA之外，在国外数据治理领域的一个比较重要的组织。

DGI发布的《数据治理框架》也是一个重要的指引。

框架特别强调决策权和责任制度，认为数据治理是对数据相关事务的决策权和权威行使。

DGI框架从六个核心问题（谁、什么、何时、何地、为什么和如何）切入数据治理，很有特色。

虽然，不像DAMA那么厚，但是也通过框架直指核心问题，像一把数据治理领域的“瑞士军刀”。

DCMM  -  国产的“以评促建”的数据治理度量尺

DCMM数据管理能力成熟度度评估模型，GB/T 36073-2018国家标准，英文简称：（Data management Capability Maturity Model）。

是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。

严格来说，DCMM并不是数据治理的知识介绍文章，而是一套数据治理成熟度评估标准。

DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了8个能力域、29个过程域、445项评估项的阶梯模型。

按照阶梯一个将成熟度划分为5档：初始级、管理级、稳健级、量化级、优化级。

对于每档没有一个具体的概念的话，可以类比一下：初中、高中、本科、研究生、博士。

如果想做认证，都会从三级--本科开始。没人想让人知道自己只有初高中水平。

所以，通过DCMM的认证，可以实现“以评促建”，通过进行认证评级，推动企业的数据治理从碎片化，向体系化演进。

德勤  -  咨询业对银行业监管的翻译器

德勤的数据治理系列文章分为两个系列，分别是《德勤-数据治理实践17讲》、《德勤-数据治理2.0-迈向高可信数据资产10讲》。

这个系列文章主要是对2018年中国银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》的监管落地的翻译解读。

也因为这个原因，德勤将2019年称为中国银行业的”数据治理监管元年“。

虽然是针对银行业的数据治理。但是道理都是相通的，也都适用于其他行业。

整个系列，涉及到数据治理的多个主题，很具备启发性。内容上，个人觉得更加的偏咨询一些。

数据小吏  -  极简数据治理参考手册

数据小吏的系列文章，也就是本公众号的系列文章了。

这个系列文章一共已经写了29篇。

从5个维度、9个模块，3个补充模块，将数据领域涉及到的概念，进行了说明。

再读到其他数据治理相关文章时，能够知道在说什么，知道区别在哪里，如何做取舍。

后续，会进一步对工具和政策进行细致的说明，进而增强落地性。

当然，数据治理不可能通过几十篇内容，就完全说清楚，所以对这个系列的文章的定位是---极间数据治理参考手册。

通过，这个极简的参考手册，能够形成一个自己的认知内核。

后续在这个内核的基础上不断的修炼，提升，就看各自的机遇了。

毕竟，只有在复杂的实践中才能摸索出数据治理的真知灼见。

而实践，是可遇不可求的。

总结

上面就是目前读到的数据治理相关的5个系列文章，说了一下个人的印象。

更深的理解可以对不同的系列进行对比阅读。

欢迎评论区交流。

注：文中涉及到的5个系列文章，均可在知识星球中找到。