绪论 你已经感觉到了，你已经读到了，你已经看到了。在21世纪，可靠 的、管理有方的数据已经成为组织成功的关键因素。无论你从事哪个行 业一一金融、医疗、保险、制造、技术、零售、教育等，你的组织都需要 通过数据来开展业务和服务客户。这些数据不仅仅为你的业务流程提供动 力，还为你提供支持组织获得成功所需的商业智慧。重要的是，通过对你 的组织所产生的数据进行挖掘，你可以更深入地了解目前组织的运营情 况，可以应用这些洞察力来改造流程并实现组织的战略目标。 但是，可靠的数据不是偶然产生的。在当今复杂的世界中，管理良好 的数据离不开规划和设计业务和技术流程的治理，以及组织对高质量成 果所付出的努力，同时也意味着确保关于客户、产品、业务运营的信息得 到安全妥善的维护，防止其被用于犯罪或其他恶意目的。 可靠的数据有赖于成功地执行数据管理领域的各种职能和活动。 DAMA-DMBOK2一书对这些数据管理的职能和活动进行了详细阐述。 理解构成数据管理的职能的宽度和深度，可能是一项艰巨的任务。乍看之 下，这些任务可能极其复杂。 本书提供了一个降低这一复杂程度的视角。基于DAMA-DMBOK2，本 书总体概述了支持组织取得成功所需的数据管理方法，以及由此可获得的 成果。理解数据管理的原则和最佳实践，将帮助你从数据中获取更多 穿越教据的迷富 数据管理执行指南 价值。 本书的前4章是对数据管理的总体概览。 第1章，数据管理的重要性：阐述什么是数据管理，以及把数据当作 资产来管理可以如何帮助你的组织。 第2章，数据管理的挑战：概述为什么数据管理不同于其他资产和资 源的管理。 第3章，DAMA的数据管理原则：阐述有效的，可以帮助我们应对数 据带来的挑战的数据管理原则：介绍按照数据管理成熟度模型来不断改进 数据管理实践的概念。 第4章，数据伦理：描述构成数据管理伦理的基本原则；阐述数据伦 理处理方法如何帮助组织避免数据的非正常使用及由此带来的对客户、声 誉或更广大群体的危害。 接下来的4章对数据管理生命周期的机制进行了说明。 第5章，数据治理：阐述数据治理在数据监管方面的作用：重点说明 组织可以采取何种方式实施治理，以便做出更好的关于数据运营和战略的 决策。 第6章，数据生命周期管理的规划和设计：描述架构和数据建模在数 据管理中的作用，以及规划和设计在整个数据生命周期中的重要性。 第7章，数据赋能和数据维护：概述获取、集成和存储数据的活动， 并使数据能够逐渐流通和被访问。这些活动包括将设计理念适用于创建可 靠的、高性能的及安全的数据仓库、数据集市及其他数据存储环境。在这 些环境中可以集成不同类型的数据，而这些数据可被用于更广泛的领域。 第8章，使用和增强数据：描述如何使用数据来创建新的数据，为组 织带来价值。数据的增强增加了数据生命周期的价值和复杂性。它要求组 2 绪论 织对数据的有机增长加以规划和培养。 接下来的3章包括帮助建立对数据的信任和确保组织从其数据中逐渐 获得价值所需的基础活动。 第9章，数据保护、隐私、安全和风险管理：描述如何管理与数据相 关的风险，尤其是有可能导致违规、潜在的数据破坏或恶意使用数据所带 来的相关风险。 第10章，元数据管理：总体介绍如何管理元数据。元数据是我们使用 和维护其他数据所需知识的关键数据。 第11章，数据质量管理：介绍确保数据能够满足组织预期目的并使组 织实现其战略目标的管理方法。这些方法将产品管理的原则应用于数据， 并与第3章所描述的数据管理原则相对应。 每一章的结尾是你需要知道的关于这些主题的知识。 第12章，现在应该怎么办：总结全书，通过现状评估、清晰的路线图 及组织的变革管理来重新指导组织的数据管理实践。 DAMA意识到，对于大多数高级管理人员来说，数据管理看上去嗨 涩、复杂且高度技术化。作为公司管理者，你或许没有时间了解所有细 节，也没有时间透过天花乱坠的宣传了解其实质。但是如果组织依赖数 据一一大多数组织都依赖数据，那么你在组织通向成功的道路上可以发挥 关键的作用。可靠的数据管理需要整个组织的努力，而这种努力应当从领 导层开始。DAMA希望本书能够让你穿越数据管理的迷宫，为你的组织开 拓机遇，使其从数据中获取更大的价值。本书对数据管理基本原理进行了 单述，帮助你理解为什么它们是如此重要。这样你就可以通过高效的管理 实践，集中精力来建立起对组织的数据的信任。 3 第1章 数据管理的重要性 在信息技术兴起之前，信息和知识就已经是竞争优势的关键。如果一 个组织能够拥有高可靠和高质量的关于客户、产品、服务和运营等方面的 数据，那么比那些没有这些数据（或具有不可靠数据）的组织能做出更好 的决策。但是，能够拥有高质量的数据，并能以有效的方式来管理这些数 据，并不是一个简单的过程。 本章讨论的以下概念，对于任何希望提高数据管理能力的组织都很 重要： ·数据无处不在，几乎每个组织的流程都会产生或者使用数据 ·作为资产，数据所具有的价值 ·为什么要把数据管理与技术管理分开 ·数据管理所涉及的活动和功能范围 数据无处不在 在组织中，数据是一直需要被管理的。随着技术的进步，数据管理显 得越来越重要。数据在各个组织中普遍存在，几乎每个业务流程一一从获 取客户到交易采购，再到获取客户反馈和售后服务，都使用数据。这些流 4 第1章数据管理的重要性 程同时也产生数据。大多数数据是电子形式的，这意味着它们是可扩展 的：数据可以被大量存储、操作、集成和聚合，而后用于不同领域，包括 商务智能和预测分析。数据还为组织的合规（或不合规）提供证据。 数字化转型能使组织通过使用数据来创新产品、共享信息、积累知 识，并提升自身的成功概率。随着技术的迅速发展，人类产生、获取和挖 掘有意义的数据的能力持续增强，同时对数据进行有效管理的需求也在不 断增加。 数据是企业的资产 资产是一种经济资源，可以被拥有、使用，并产生价值。资产通常被 认为是财产，可以变现为价值。数据被厂泛认为是企业的资产，然而大部 分组织在将数据当作资产进行管理时，还是遇到了一些问题，比如，大多 数组织还没有把数据资产放入资产负债表中。 如果问问那些企业高级管理人员，他们都会说数据是宝贵的资产。数 据不仅可以帮助组织运营业务，还可以帮助他们洞察客户、产品和服务情 况。但是研究表明，很少有组织真正将数据以资产的形式进行管理。对一 些组织而言，数据甚至可能是一种负担。无法管理数据相当于无法管理资 产。这会导致企业浪费资源，失去市场机会。管理不善的数据还存在道德 风险和安全风险。 由于数据与其他资产不同，即使将数据视为资产的那些高级管理人员 恐怕也有很多困惑。当然，数据管理的主要驱动力是能使组织从数据中获 取价值，就像对财务和固定资产的有效管理能使组织从这些资产中获取价 5 婚越教据的造富 数据管理执行指南 值一样。从数据中获取价值，不可能在真空中发生，这需要对数据进行常 态化管理，需要组织高度重视数据，并投入人力和物力。 数据管理与技术管理 数据管理是数据开发、实施和监督的综合过程，其中包括数据的计 划、策略、流程和实践等。其目的是在整个数据生命周期内交付、控制、 保护、输出数据，并因此提升数据的价值。 你可能会问：“这不是我们的信息技术部门已经做过的事吗？”不幸的 是，信息技术部门（以下简称“IT部门”）并没有做。IT部门通常不关注 数据，它们专注于技术、技术流程、构建应用程序及工具使用。从历史上 看，IT部门并未关注由其构建的应用程序产生的数据。一定程度上来说， IT部门对数据本身并不敏感（因为IT部门会说，它们对数据没有控制 权）一尽管许多数据管理功能都是IT部门工作内容的一部分。 虽然数据管理高度依赖于技术并与技术管理交叉，但它的许多内容与 技术工具及技术流程并没有什么关系。 那么，数据管理到底要做什么，对数据进行有效管理又意味着什么？ 与所有管理活动一样，为实现组织的目标，数据管理涉及行动规划和资源 投入等。数据管理活动本身包括技术方面，比如确保大型数据库可访问、 系统的性能和安全等：也包括一些高度战略性的活动，比如如何通过数据 的创新应用来扩大市场份额。这些管理活动不仅能帮助组织提供高质量、 可靠的数据，还能确保授权用户可以访问这些数据并防止数据滥用。 6 第1章数据管理的重要性 数据管理工作内容 数据管理的内容可以分为三大类：有些注重数据治理活动（Govern- anceActivities），确保组织对数据做出合理、一致的决策：有些注重数据的 生命周期活动（LifecycleActivities），管理从数据的获取到数据的消除整个 过程；有些注重数据的基础活动（FoundationalActivities），包括数据的管 理、维护和使用，如图1-1所示。 小 数据治理 数据分类 政策 计划和设计 架构 赋能和维护 使用和增强 大数据在 数据 视化 主数据管理 数据存储和操 使用 数据 数据集成 生命周期管理 文化变化 基础活动 数据保护：隐私、安全、风险管理 元数据管理 数据质量管理 数据估值 原则和道德 图 1-1 数据管理的工作内容 （资料来源：DAMA-DMBOK2， 第44页） 7