導讀：經常被讀者朋友問：“數據管理或數據治理工作到底應該做什么？”、“為什么做了一年半載的數據管理或數據治理工作不被領導看好，領導認為沒有產出也沒有價值”。筆者認為，造成這些問題或困惑最根本的原因是其組織的高層領導缺乏對數據、對數據管理的認知，不知道“可靠的、管理有方的數據已經成為組織成功的關鍵因素”，也不清楚“理解數據管理的原則和最佳實踐，可幫助組織從數據中獲取更多價值”，等等。

本文主要整理摘錄《穿越數據的迷宮：數據管理執行指南》書中12個章節最后一小節“你需要知道什么”中的內容，個人覺得很具參考價值，非常適合推薦給領導及身邊同事閱讀，一起普及數據文化。

一、數據管理的重要性

（1）數據管理的目標是使組織能夠從其數據中獲得更多價值。

（2）在數據賦能的實現中，可靠的數據管理方法變得越來越重要。

（3）數據管理包括數據治理活動、數據生命周期活動和數據基礎活動。

（4）數據管理涉及一系列技能，包括戰略性的技能、高度技術性的技能等。

（5）隨著業務需求和技術能力的發展，數據管理實踐正在迅速發展。

二、數據管理的挑戰

（1）數據是一種有價值的資產，但也隱含著風險。一個組織可以通過低質量數據的代價和高質量數據的收益來分析數據的價值。

（2）數據的特質決定了數據管理是一項挑戰。

（3）應對挑戰的最好方法是對數據進行全生命周期管理，同時數據管理應該在企業整體層面進行。

（4）如果組織不能很好地管理數據的生命周期，就會給自己帶來高昂的成本，盡管許多成本是隱性的。

（5）數據的生命周期管理需要規劃、技術和協調工作。

三、DAMA的數據管理原則

（1）DAMA的數據管理原則是針對數據管理所帶來的挑戰而專門開發的。

（2）這些原則能夠使組織采取更具戰略性的方法來管理數據。

（3）這些原則可被用于制定政策、定義程序及實現戰略決策。

（4）參與數據管理任何方面的人員都應熟悉這些原則，并能夠將其應用到他們負責的工作當中。

（5）DAMA的數據管理原則也可以與數據管理成熟度評估一起使用，以便了解組織當前的狀態，并制定改進的路線圖。

四、數據倫理

（1）組織需要以合乎倫理道德的方式處理數據，否則就有風險，就有可能失去客戶、員工、合作伙伴和其他利益相關方的信任。

（2）數據倫理植根于社會的基本原則和倫理道德的基本述求。

（3）與數據相關的監管基于這些相同的原則和要求，但監管不能涵蓋所有意外情況。因此，組織必須考慮到自己行為的倫理道德規范。

（4）組織應該為自身處理數據培養道德責任文化，這不僅僅是為了符合合規要求，也是本來就應該做的正確的事。

（5）合乎倫理道德的數據處理最終將為組織提供競爭優勢，因為它是信任的基礎。

五、數據治理

（1）數據治理是一項持續的工作，通過闡明戰略、建立框架、制定方針及實現數據共享，為所有其他數據管理職能提供指導和監督。

（2）數據治理本身并不是目的，它是實現業務目標的一種手段。

（3）數據治理職能如何設立，依賴于數據治理項目的目標和企業文化。

（4）數據治理通過將活動（Activities）和行為（Behaviors）與數據管理原則相結合，來支持組織的業務戰略，幫助組織應對數據管理的挑戰。

（5）數據治理需要領導層的承諾和投入。該承諾也將有助于數據管理職能的其他功能獲得成功。

六、數據生命周期管理的規劃和設計

（1）數據架構對于組織理解自身（系統、數據及業務和技術流程之間的關系）的能力至關重要。

（2）整體架構的戰略方法使組織能夠做出更好的決策。

（3）數據架構關注使組織能夠理解和捕獲有關自身數據的顯性知識。

（4）數據架構流程創建和管理的元數據對于數據的長期使用和管理至關重要。

（5）數據建模對于數據管理至關重要。因為數據模型定義了組織的重要實體，明確了數據需求及管理數據和數據質量所必需的規則和關系。

七、數據賦能和數據維護

（1）數據賦能和數據維護的過程廣泛、多樣且不斷發展。

（2）不同類型的數據具有特定的維護需求，但對于所有數據類型，我們必須考慮數據的波動性（預期變化的速率、時間和類型）和質量（實用性）。

（3）良好的規劃和設計有助于降低與此流程相關的復雜性。

（4）可靠、適當的技術及規范的操作流程對組織管理數據的能力至關重要。

（5）即使數據和技術不斷變化（例如，從文檔發展到大數據），數據管理的基本原則同樣適用。

八、使用和增強數據

（1）當我們在使用數據時還會產生新的數據，這些新數據也需要在整個生命周期內進行管理。但在進行分析時，我們經常忽略了基于生命周期的管理要求。

（2）這些新數據通常是組織可以擁有的最有價值的數據，因為它們是洞察力的來源。

（3）由于技術和方法不斷發展，產生的新數據可能會影響數據管理要求達成的方式。

（4）雖然新技術提供了數據處理的新方法，但它們也與以往的數據和傳統技術并存，并相互作用。

（5）許多組織尋求通過數據貨幣化的方法從其數據中獲取價值。為了達成這一目標，較為符合邏輯的出發點是改進數據管理實踐。數據管理工作既可以提高效率，也可以為直接貨幣化創造最佳條件。

九、數據保護、隱私、安全和風險管理

（1）數據安全管理是數據管理成功的基礎。正確的數據保護是達到利益相關者期望所必要的，并且對于企業來說也是正確的事情。

（2）基于數據管理最佳方法管理的數據也更易于保護，因為它可以對數據進行高可靠的分類和標記。

（3）相關數據安全的活動包括從企業整理層面來規劃數據安全、建立可靠的安全架構，以及管理與安全相關的元數據。

（4）保護數據的必要性要求供應商和合作伙伴也確保其數據安全。

（5）強大的、可被證明的數據安全實踐可以成為差異化因素，因為這些實踐有助于建立信任關系。

十、元數據管理

（1）元數據管理是數據管理的基礎。沒有元數據就無法管理數據。

（2）元數據本身并不是目的。它是一種組織獲取關于其數據的明確知識的方法，用以最小化風險和實現數據價值。

（3）大多數組織不能很好地管理其元數據，導致它們由于隱性成本增加而付出了代價；每個新項目中出現的不必要的返工（由此帶來的不一致性風險），以及為了尋找和使用相關數據而產生的操作費用，都增加了管理數據的長期成本。

（4）元數據是數據。它有生命周期，應該基于生命周期進行管理。不同類型的元數據具有不同的特定生命周期需求。

（5）隨著數據數量的增加和使用速度的提高，擁有可靠的元數據的好處也會增加。

十一、數據質量管理

（1）劣質的數據會導致很高的成本，擁有高質量的數據會獲益頗豐。

（2）數據的質量可以被管理和提升，就像實體產品的質量可以被管理和改進一樣。

（3）一開始就獲取正確的數據的成本遠比獲取了錯誤的數據導致后期需要加以修正的代價要低得多。

（4）數據質量管理需要廣泛的技能和組織承諾。

（5）組織對質量的承諾需要堅定的領導層。

十二、現在應該怎么辦

（1）盡管數據管理工作很復雜，但相關工作仍然可以有效和高效地執行。

（2）作為一名組織的領導者，如果你能展示并分享你對數據治理工作的支持和承諾，你就能對組織數據賦能的能力做出重大貢獻。

（3）對現狀的了解是前進的第一步：先進行評估，確定自己處于數據管理的哪個級別，然后從那里開始制訂和實施計劃。

（4）你需要認識到，改變數據管理模式會改變人們的協作方式。變革管理，往往可以帶來成功的企業文化改革。

（5）遵循一些原則和最佳實踐，可以為組織從數據中獲得更多價值掃清障礙。

本文首發在?志明（wxzhiming）?公眾號：數據管理執行指南 | 你需要知道什么？摘自《穿越數據的迷宮：數據管理執行指南》https://mp.weixin.qq.com/s/sMPLivUbmYkHqy-NSvoWBw

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据管理执行指南 | 你需要知道什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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