谈谈数据治理与数据管理

　　一、写在前面

　　笔者初次接触数据治理体系内容是从DAMA-DMBOK2.0这本书，看完第一遍云里雾里，基本没有实质性的收获，反而被数据治理、数据管理的概念弄得一头雾水，为什么产生这种困惑呢？起因是各客户的项目或业内人士普遍都说数据治理的概念，所以我觉得数据治理比数据管理大，这可以理解，但是DMBOK2.0 数据管理框架车轮图里，数据治理却术语数据管理范畴（我是这么理解的），因为车轮中心的内容的内容是数据治理，所以我才有了数据治理和数据管理谁“大”的困惑，通过查阅相关资料，基本上从概念上对两者的概念有了一定的了解，但终究是纸上谈乒，只有在实际的项目中才能理解的更加深刻。有幸加入公司签约做数据治理的客户项目团队，发现大家把两个概念都混叫，有叫数据管理的，也有叫数据治理的，反正听上去都很时尚，有的客户理解为数据治理是高层级的决策，数据管理则是具体的执行，五花八门说什么的都有。当时在想，如果有个数据字典能把这方面相关的内容清晰明确的指出，让大家形成共识，也便于工作的开展和项目整体的质量，不过这件事情并没有做，原因可能是大家现在都是摸着石头过河，谁也不轻易的做出决定，当然项目最终还是完成了，并没有因为分不清一些概念上的内容而停止工作，毕竟项目的工作内容涉及较广泛。

 
 
DAMA-DMBOK2.0 数据管理框架车轮图
　　二、我的理解

 　　数据治理，是解决数据业务诉求的一种叫法。比如数据标准不一、质量参差不齐、安全性差、出问题知道找谁处理、报表数据不准确或没有相关满足业务的报表用于分析等，这说明企业的数据价值低，这时候出现了“数据治理”这个词，意味着要提升企业数据的价值，为企业助力。
　　数据管理，主要是做具体的工作，使数据发挥其价值。管理这个词，大家并不陌生，大多数管理工作都涉及流程、部门、岗位职责、制度、考核等，数据管理是一样的道理，我们针对的是数据而已，因此要设置数据管理组织、管理制度、管理流程、考核指标等来做好数据管理工作，这样才能保证数据是被管理的，保证数据的业务诉求会被解决并发挥价值。对于DAMA-DMBOK2.0 数据管理框架车轮图里数据治理为什么在中心位置，是否意味着数据治理也属于数据管理？这没有绝对的说法，但笔者看来二者没有强制性的关系，车轮图里数据治理为中心，围绕其的是数据质量、数据安全、参考数据、主数据、数据存储、数据互操作等，说明企业的数据治理工作可以从这个方向进行，如果说数据质量有问题，那么也可以先做数据质量相关的工作，这也属于数据治理，但是做数据质量相关的工作，需要数据管理的保障，所以这也是数据治理为什么在中心而此图却被称之为数据管理框架车轮图的原因吧。
　　可以理解为数据治理为企业的数据提升价值指出了方向，为企业数据管理工作行使控制（做哪些？哪些不做？）、监督（进展如何？）、重大问题解决等工作，更好的保障数据管理工作的开展，从而提升企业数据资产的价值。而数据管理工作的结果是对数据治理要求最好的反馈。
 　　本人入行不久，以上内容只是个人的理解和总结，后续会持续更新数据治理相关的内容，欢迎各位批评指正，共同进步！
 

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！

继续阅读请点击广告