关于数据治理的读书笔记 - 数据治理数据管理和数据管控的理解

Posted 2022-02-13 bisal

数据治理的领域太庞大，还是要积累沉淀，才可以融会贯通。

最近在读石秀峰老师的《一本书讲透数据治理》，很多名词都听过，但是没串起来，正借此机会，系统性地学习补充一下，针对一些混淆的知识点，做下笔记，需要的时候，算是有个参考，

无论是从国家的层面，还是各行业层面，都在倡导进行数字化转型，提升对数据价值的重视程度，而数据治理是企业数字化转型的基础，是企业的顶层策略，可以说他是一个管理体系，同时也是一个技术体系，涵盖了战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面的内容。

在我们的工作中，数据治理、数据管理、数据管控这几个词儿，经常出现混着用、随机用的现象，其实之前也不是很理解这几个词之间是否有区别，是否表达的同一个意思，是否可相互替代。

例如DAMA-DMBOK就提出数据管理包含数据治理，有的观点则认为数据治理应该高于数据管理，属于顶层设计。这些不同的观点，站的角度不同，各有各的道理，并不是唯一答案。

按照石老师所说，数据治理、数据管理和数据管控，可以用金字塔来描述他们之间的关系，如下所示，

数据治理，他是一种自顶向下的策略或活动，应该是企业顶层设计、战略规划方面的内容，是数据管理活动的总纲和指导，他指明数据管理过程中有哪些决策要制定、由谁负责，更强调组织模式、职责分工和标准规范。

数据管理，是为实现数据和信息资产价值的获取、控制、保护、交付及提升，对政策、实践和项目所作的计划、执行和监督。数据管理是执行和落实数据治理策略并在过程中给予反馈，强调管理过程和制度，涵盖不同的管理领域。例如元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据服务管理、数据集成等。

数据管控，侧重于执行层面，是具体落地执行所涉及的各种措施，例如数据建模、数据抽取、数据处理、数据加工、数据分析等。数据管控的目的是确保数据被管理和监控，从而让数据得到更好的利用。

因此，数据治理强调顶层的策略，数据管理侧重于流程和机制，数据局管控侧重于具体的措施和手段，三者是相辅相成的关系。

基于以上理解， 能在一定程度上，解决两个疑惑，

疑惑1，全国信息技术标准化技术委员会编制过一个国家标准，《数据管理能力成熟度评估模型》(Data Management Capability Maturity Assessment Model)，简称是DCMM，他是按照组织、制度、流程、技术对数据管理能力进行了分析和总结，提炼出组织数据管理的8个过程域，其中一个就是数据治理，如果从这看，数据治理是在数据管理之中的？

浅谈一下我自己的理解，在该标准中，描述数据治理的过程项包括了数据治理组织、数据制度建设、数据治理沟通。之前介绍过，数据治理是企业的顶层设计，其中就涵盖了组织结构、组织模式、职责分工等，定义了做事的基本原则和指导，这和DCMM对数据治理过程项的描述是不冲突的。而DCMM说的是数据管理能力的成熟度评估模型，强调的是数据管理的能力，数据管理是执行和落实数据治理策略并在过程中给予反馈，数据治理作为数据管理的总纲和指导，他的制定和执行的水平，作为数据管理能力评估的范畴之一，无可厚非。因此，这就是站在不同的角度，对数据治理和数据管理的使用和说明。

疑惑2，很多的企业，好像是只要涉及数据管理的项目，都会被说成数据治理？

主要是因为企业越来越意识到传统IT驱动或者说技术驱动的专项数据管理项目在实施过程中很难推进，并且很难解决业务和管理上用数难的问题。而从战略、组织入手的数据治理顶层设计更有利于实现数据管理的目标。自下而上推动数据管理项目很难，牵扯到各方利益、精力，但通过组织级的战略规划的形式，自上而下推动，就会顺畅一些，这是从实现层面的一种变通。

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