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数据治理的5个标准化步骤

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一、什么是数据治理?

在当今数字化时代,数据已经成为企业最宝贵的资源之一。随着数据量的急剧增长,如何管理、保护和利用这些数据就成为了企业发展的关键。而数据治理便是针对数据管理的重要实践,旨在确保数据的质量、安全性和合规性,从而为企业决策提供可靠的支持。

 

数据治理是指一套结构化的流程、政策、标准和控制措施,旨在管理和保护企业的数据资产。它涉及数据的收集、存储、处理、共享和分发等方面,以确保数据的完整性、可用性、可信度和安全性。数据治理旨在将数据管理纳入企业的战略规划中,并确保数据的有效管理成为组织文化的一部分。 

 

二、数据治理的步骤

 1.‌数据标准分类规划‌:首先,需要对企业的数据现状进行多层面的调研,借鉴国际和行业内的成熟经验及相关标准,初步构建企业自身的数据标准体系框架和分类。这一步骤的目的是为了制定出分阶段、分步骤的实施路线图,确保数据标准体系的合理性和实用性‌。

2.‌数据标准设计制定‌:在完成数据标准分类规划的基础上,定义数据标准及相关规则。这包括对数据标准的主题、信息大类、信息小类、信息项、数据类型、数据长度、数据定义、数据规则等进行规划设计。数据标准的定义应遵循共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性、可行性六大原则‌。

3.‌数据标准评审发布‌:数据标准的评审发布工作是保证数据标准可用性、易用性的关键环节。在完成初步的数据标准定义后,需要征询数据管理部门、数据标准部门以及相关业务部门的意见,并进行意见分析和标准修订,最终进行标准发布‌。

4.‌数据标准落地执行‌:确定执行原则时,要充分考虑业务需求和实施难度,针对不同类型系统制定相应策略,并设定合理阶段性目标。在执行过程中,应加强对业务人员的数据标准培训、宣贯工作,帮助业务人员更好地理解系统中数据的业务含义,同时也涉及信息系统的建设和改造‌。

5.‌数据标准运营维护‌:设立相关的组织机构、策略流程和规章制度,实现相关工作人员配备,利用管理工具对数据标准进行维护和更新,并监控其执行情况。这一步骤确保了数据标准的持续有效性和适应性。

通过上述步骤,企业可以构建一套完整的数据标准体系,实现数据的标准化管理,提升企业竞争力,降低企业风险,并促进企业创新‌。

 

三、数据治理怎么做?

1、做好长远计划,把所涉及的数据规划好

数据治理是一项耗时冗长的系统的工程,不仅要在组织方面有好的计划策略,更要在机制和制定标准等方面统筹谋划。在治理期间,要及时不断地结合当下情况调整组织结构,明确数据管理的关键职责,自上而下的推动数据治理工作。

2、健全相关体系,力争把数据管理好。

做好数据分级管理。综合考虑个人、社会、国家等多方面的因素,将数据按照一定的标准进行分级,基于相关目录将数据进行分级。对于不同的数据等级,理应采取不同的措施,实现精细化管理。

3、加强安全管控,保护好数据。

在数据治理过程中,一定要分析潜在的风险,对突发情况做好应对措施,加强安全管理控制,一定要防止非法操作窃取用户的信息,严防用户数据的泄露、篡改和滥用。

 

中培IT学院数据治理、数据架构设计及数据标准化方法课程从数据质量基础、数据质量工程方法、数据质量评估和改进等方面提出要求,构建持续提升的数据质量最佳实践案例,提升技术人员的相关实践能力,可以实现组织的数据管理。

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