数记科技（北京）有限公司 DGI 数据治理框架（中文版） 提供数据知识体系学习方案，获得数据认知升级， m o c . 5 实现数字生态环境下专业能力跃迁； 赋能组织在数字生态环境下数据问题解决方案，提 升数字化竞争优势，探究数字疆域。 b u h t i g www.dataperpetual.com h t i g b u m o c . 5 目 录 摘 要 �������������������������������������������������������4 什么是数据治理？ ��������������������������������������������5 数据治理在企业中的具体表现是什么？ ���������������������������������� 5 m o c . 5 数据治理与 IT 治理 �������������������������������������������7 数据治理与 IT 治理的区别是什么？ ������������������������������������� 7 为什么要采用 DGI 数据治理框架？ ������������������������������8 DGI 数据治理框架的优势： �������������������������������������������� 8 b u 数据治理的目标 ����������������������������������������������9 h t i g 典型的数据治理侧重领域 �������������������������������������10 数据治理典型的 6 个侧重领域： ��������������������������������������� 10 致力于政策、标准、战略制定的数据治理 �����������������������11 致力于数据质量的数据治理 �����������������������������������12 致力于隐私 / 合规 / 安全的数据治理 ���������������������������13 致力于架构 / 集成的数据治理 ���������������������������������14 致力于数据仓库与商业智能的数据治理 �������������������������15 www.dataperpetual.com 数记科技（北京）有限公司 致力于支持管理活动的数据治理 �������������������������������16 关注点与数据利益相关方 ��������������������������������������������� 17 数据治理生命周期（DGLC）方法 �������������������������������18 DGI 框架的具体组成部分 ��������������������������������������20 短期目标、治理标准 / 成功评估、资金筹集策略 �����������������24 m o c . 5 数据规则与定义—— ������������������������������������������������� 26 决策权—— ��������������������������������������������������������� 27 问责制度—— ������������������������������������������������������� 28 控制措施—— ������������������������������������������������������� 29 b u 人员与企业团队相关 �����������������������������������������30 数据利益相关方—— ������������������������������������������������� 30 h t i g 数据治理办公室（DGO）—— ������������������������������������������ 30 数据管理小组（委员会）—— ����������������������������������������� 31 数据治理过程 �����������������������������������������������32 www.dataperpetual.com 数记科技（北京）有限公司 4 摘要 对不同的人来说，数据治理的含义也不尽相同。正是这种模糊性增 加了数据治理的难度。 一个好的框架能够帮我们对复杂模糊的概念做清晰的梳理，明确目 标与行动计划，提高项目成功率。 DGI 数据治理框架的优势： • 清晰化 m o c . 5 • 确保工作投入的汇报率 • 明确目标 b u • 确定范围与着重点 • 建立问责制度 h t i g • 确定成果的衡量标准 本文讨论的是核心概念、DGI 数据治理框架的组成部分以及案例应 用中的一般步骤。 数记科技（北京）有限公司 www.dataperpetual.com 5 什么是数据治理？ 广义来说，数据治理是对数据相关事项作出决策的工作。 从狭义来说，数据治理是与信息相关过程的决策权与问责制度体系， 根 据 商 定 的 模 型 执 行， 确 定 谁 能 够 对 什 么 信 息 采 取 什 么 措 施， 以 及 什 么时候、在什么样的情况下使用什么方法。 数据治理在企业中的具体表现是什么？ m o c . 5 显然，一个致力于隐私、合规、安全的项目与提供数据库、商业情 报 的 项 目 是 截 然 不 同 的。 另 外， 一 个 主 要 做 架 构、 集 成 的 项 目 与 致 力 于 数 据 质 量 把 控 的 项 目 所 涉 及 的 参 与 方 也 是 不 同 的（ 下 文 会 讨 论 数 据 治理中典型的侧重领域）。 b u 不管你的侧重点是什么，首先应向项目参与人员阐明数据治理的意 义 和 目 的。 这 时 候 应 注 意 自 己 的 表 达 和 描 述， 要 想 项 目 顺 利 运 作， 一 h t i g 开始就要引起大家的共鸣、获得各方认同。 你所在企业是否有严格的“等级制度”和命令控制协议？办公活动 的 开 展 是 否 都 需 要 遵 循 严 格 的 规 章 制 度？ 你 对 自 己 想 要 的 结 果 非 常 明 确， 唯 一 的 问 题 就 是 让 大 家 遵 循 现 有 的 规 则？ 如 果 是 这 样， 那 么 你 阐 述目标时应着重强调“行使职权”。 如果你仍然处于创建政策、规则和数据定义的阶段怎么办？如果你 的 种 种 问 题 陷 入“ 灰 色 地 带”， 最 大 的 难 题 在 于 如 何 让 合 适 的 参 与 者 在 正 确 的 规 则 上 达 成 一 致 意 见， 并 共 同 监 督 和 执 行， 怎 么 办？ 如 果 是 这样，你就应该着重强调“决策权”。 想要完成一个项目，先作一个明确的定义非常重要。谁都不希望对 www.dataperpetual.com 数记科技（北京）有限公司 6 那些帮你治理数据或被管理的人员传达错误的信息。 还有一些其它的定义供参考： • 数据治理是当人员或信息系统执行信息相关过程时的组织体系、 规则、决策权及责任归属。 • 数据治理能够帮助我们作出决策。 你有没有听说过一个企业说自己从来不做“数据治理”？这是不可 能 的。 毕 竟，“ 混 乱” 也 是 一 种 治 理 形 式！ 独 裁 政 权 也 是 如 此。 我 们 m o c . 5 所 需 要 的 治 理 是 在 完 全 无 秩 序 和 专 政 这 两 个 极 端 之 间 找 到 平 衡， 从 一 个 非 正 式、 毫 无 管 理 概 念 的 状 态 转 变 为 一 个 更 加 正 式、 获 得 认 同 的 治 理形式。 当然，数据治理永远不可能取代管理，它只是企业管理的一个补充。 b u 当 某 个 管 理 者 觉 得 自 己 无 法 根 据 自 己 的 判 断 作 出 独 立 决 策 时， 数 据 治 理 就 要 发 挥 它 的 作 用 了。 治 理 是 将 跨 职 能 的 团 队 集 中 起 来， 制 定 互 相 h t i g 依赖的规则，共同解决问题或为数据利益相关方提供服务。 这些跨职能团队——数据管理和 / 或数据治理小组——通常来自于 企 业 运 营 部 门。 他 们 在 建 立 自 己 的 架 构、 实 施 自 己 的 最 佳 实 践、 完 成 达标要求之外，还为 IT 及数据团队制定需要遵循的政策规则。我们可 以把治理看作是完成这些任务的整体过程。 数记科技（北京）有限公司 www.dataperpetual.com 7 数据治理与 IT 治理 数据治理与 IT 治理的区别是什么？ 回答这个问题之前我们可以先来看看另一个问题：数据或信息与信 息技术（IT）之间的差别是什么？拿管道来做一个比喻：IT 是一个管 道系统中的管道和泵，数据就像这些管道里面流动的水。 假设你担心从你家管子里放出来的水被下了毒，这时候你会打电话 给 修 水 管 的 工 人 吗？ 当 然 不 会。 水 管 工 人 只 负 责 管 道 中 的 硬 件 设 施， m o c . 5 至 于 里 面 流 动 的 东 西 质 量 如 何 就 在 他 们 的 职 能 范 畴 外 了。 你 要 找 的 是 能够测水质的人。 大 企 业 对 于 它 们 的 IT 系 统 和 其 中 流 动 的 数 据 需 要 作 出 很 多 决 策。 而大多数决策都由 IT 治理团队负责。但这些团队基本以产品管理为主， b u 例 如 确 定 什 么 时 候 加 入 一 个 新 的 应 用 程 序， 这 个 过 程 就 像 在 修 管 道。 但 是 很 多 关 于“ 管 道 中 液 体” 的 问 题 就 非 常 容 易 被 忽 视。 这 时 候 我 们 h t i g 就需要跨职能的团队对数据相关的决策作出判断。 当 然， 这 并 不 是 说 你 现 有 的 IT 治 理 团 队 没 有 能 力 解 决 这 些 问 题。 只是在决策形成过程中，他们需要听取数据专家的分析建议。只有这样， 才 能 更 好 地 作 出 决 策， 才 能 确 保 其 自 身 的 组 织 结 构、 重 点 领 域 及