dgi数据治理_银行数据治理方法浅析

方法论分析

方法论的本质是一组过程集合，用于有效地管理企业数据资产。数据治理是一个新兴的概念，本身处在不断进化的过程中，因而与此对应的方法论也呈现多样化。这里对业界具备较大影响力的三个方法论体系进行分析，它们分别来自国际数据管理协会(DAMA)、数据治理学院(DGI)和国际商业机器公司(IBM)。总体来说，三者均全面描绘了对数据进行一致合理操作的理论体系框架，综合了组织架构、过程活动和技术支撑等因素，但也略有区别，侧重点有所不同。DAMA 数据管理知识体系指南构建了宏观的理论体系，DGI数据治理框架则增加了对落地实施的指导，而IBM数据治理统一过程则进一步给出了具体的支撑工具作为参考。

1 DAMA

DAMA 构建了数据管理知识体系，将数据治理视为整个数据管理框架的核心内容。针对数据治理的落地实施，DAMA认为应该充分考虑企业差异性因素，没有数据治理案例可以被简单复制。另外有效的数据治理应该是一个不断发展改进的过程，具备前瞻性、主动性和持续性。DAMA将数据治理看作整体管理的屋顶(图1)，构建在其他管理领域之上；每个企业均应将数据治理提升到战略层面，指导所有的数据管理活动。

图2 DGI数据治理框架

3 IBM

IBM数据治理统一过程提供14个实施步骤(其中4个为可选步骤)，同时提供软件工具解决实际治理问题。如图3所示，前面10个步骤是数据治理项目的必备组件，另外还需要选择至少一个可选步骤来切入实施路径。可选的方向包括主数据治理、数据分析治理、数据安全隐私治理和信息生命周期治理。在进入实施路径之后，还需要测量过程进行绩效考核。

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