第1章 数据管理

思维导图

1.1 引言

从数据中获取的价值不可能凭空产生或依赖于偶然,需要有目标、规划、协作、和保障,也需要管理和领导力。
定义:
数据管理是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值,在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动,并执行和监督的过程。

1.1.1 业务驱动因素(重点)

使组织能够从其数据资产中获取价值。

1.1.2 目标(重点)

  1. 理解并支撑企业及其利益相关方(包括客户、员工和业务合作伙伴)的信息需求得到满足。
  2. 获取、存储、保护数据和确保数据资产的完整性。
  3. 确保数据和信息的质量。
  4. 确保利益相关方的数据隐私和保密性。
  5. 防止数据和信息未经授权或被不当访问、操作及使用。
  6. 确保数据能有效地服务于企业增值的目标。

1.2 基本概念

1.2.1 数据

数据既是对其所代表对象的解释,也是必须解释的对象

1.2.2 数据和信息

数据被称为“信息的原材料”,而信息则被称为“在上下文语境中的数据”

在DMBOK里这两个是可以互换。

1.2.3 数据是一种组织资产

1.2.4 数据管理原则(重点)

1、有效的数据管理需要领导层承担责任

数据价值:

2、数据是有独特属性的资产

3、数据的价值可以用经济术语来表示

数据管理需求是业务需求:

4、管理数据意味着对数据质量的管理

5、管理数据需要元数据

6、数据管理需要规划

7、数据管理须驱动信息技术决策

数据管理依赖不同的技能:

8、数据管理是跨职能的工作

9、数据管理需要企业级视觉

10、数据管理需要多角度思考

数据管理是生命周期管理:

11、数据管理需要生命周期的管理

12、数据管理需要纳入与数据相关的风险

1.2.5 数据管理的挑战

数据与其他资产的区别

实物资产是看得见、摸得着、可以移动的,在同一时刻只能被放置 在一个地方。金融资产必须在资产负债表上记账。然而数据不同,它不 是有形的。尽管数据的价值经常随着时间的推移而变化,但它是持久的、不会磨损的。数据很容易被复制和传送,但它一旦被丢失或销毁, 就不容易重新产生了。因为它在使用时不会被消耗,所以它甚至可以在 不损耗的情况下被偷走。数据是动态的,可以被用于多种目的。同样, 数据甚至可以在同时被许多人使用,而对实物资产或金融资产来说,这 是不可能的。数据被多次使用产生了更多的数据,大多数组织不得不管理不断提升的数据量和越来越复杂的数据关系。

数据价值

评估数据价值需要首先计算在组 织内部持续付出的一般性成本和各类收益

  1. 获取和存储数据的成本。
  2. 如果数据丢失,更换数据需要的成本。
  3. 数据丢失对组织的影响。
  4. 风险缓解成本和与数据相关的潜在风险成本。
  5. 改进数据的成本。
  6. 高质量数据的优势。
  7. 竞争对手为数据付出的费用。
  8. 数据潜在的销售价格。
  9. 创新性应用数据的预期收入。

数据质量

数据优化计划

数据生命周期

  1. 创建和使用是数据生命周期中的关键点。
  2. 数据质量管理必须贯穿整个数据生命周期。
  3. 元数据质量管理必须贯穿整个数据生命周期。
  4. 数据管理还包括确保数据安全,并降低与数据相关的风险。
  5. 数据管理工作应聚焦于关键数据。

ROT(冗余 的Redundant、过时的Obsolete、碎片化的Trivial)

1.2.6 数据管理战略

数据管理战略的组成应包括:

  1. 令人信服的数据管理愿景。
  2. 数据管理的商业案例总结。
  3. 指导原则、价值观和管理观点。
  4. 数据管理的使命和长期目标。
  5. 数据管理成功的建议措施。
  6. 符合SMART原则(具体、可衡量、可操作、现实、有时间限 制)的短期(12~24个月)数据管理计划目标。
  7. 对数据管理角色和组织的描述,以及对其职责和决策权的总 结。
  8. 数据管理程序组件和初始化任务。
  9. 具体明确范围的优先工作计划。
  10. 一份包含项目和行动任务的实施路线图草案。

数据管理战略规划的可交付成果包括:

  1. 数据管理章程。包括总体愿景、业务案例、目标、指导原则、 成功衡量标准、关键成功因素、可识别的风险、运营模式等。
  2. 数据管理范围声明。包括规划目的和目标(通常为3年),以及 负责实现这些目标的角色、组织和领导。
  3. 数据管理实施路线图。确定特定计划、项目、任务分配和交付 里程碑(参见第15章)。

1.3 数据管理框架(重点)

1.3.1 战略一致性模型

  • 模型的中心是数据和信息之间的关系。
  • 信息通常与业务战略和数据的操作使 用相关。
  • 数据与信息技术和流程相关联,这些技术和过程支持可访问数据的物理系统。
  • 4个基本领域:业务战略、IT战略、组织和流程以及信息系统。

1.3.2 阿姆斯特丹信息模型

与战略一致性模型一样,从战略角度看待业务和IT的一致性

SAM(战略一致性模型)和AIM(阿姆斯特丹信息模型)框架从横 轴(业务/IT战略)和纵轴(业务战略/业务运营)两个维度详细描述组 件之间的关系

1.3.3 DAMA-DMBOK框架

DAMA 车轮图

        DAMA车轮图定义了数据管理知识领域。它将数据治理放在数据管理活动的中心,因为治理是实现功能内部一致性和功能之间平衡所必需的。其他知识领域(数据体系结构、数据建模等)围绕车轮平衡。它们都是成熟数据管理功能的必要组成部分,但根据各组织的需求,它们可能在不同的时间实现。

环境因素六边形

环境因素六边形图显示了人、过程和技术之间的关系,是理解 DMBOK语境关系图的关键。它将目标和原则放在中心,因为这些目标和原则为人们如何执行活动及有效地使用工具成功进行数据管理提供了指导。 

知识领域语境关系图

1.3.4 DMBOK金字塔(Aiken)

        Aiken的金字塔是基于DAMA车轮图构建出来的,展示了各知识领域之间的关系。各领域之间并非都可以互换,它们有多种相互依赖的关联关系。金字塔框架有两个驱动因素:第一,建立一个基础,每个组件都出现在合适的位置上、彼此之间相互支持;第二,某些矛盾的观点认为,这些组件可以任意顺序出现。

1.3.5 DAMA数据管理框架的进化

功能领域依赖关系图

数据管理功能框架

车轮演变图

1.4 DAMA和DMBOK

本章重点

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