《解析数据治理架构的多元组成》
一、数据治理架构概述
数据治理架构是一套用于管理和组织数据相关活动的框架，旨在确保数据的质量、安全性、合规性，并有效促进数据的价值实现，一个完善的数据治理架构包含多个层面的要素，这些要素相互协作、相互影响，共同为企业的数据管理提供坚实的基础。
二、数据治理架构的主要组成部分
1、数据治理战略层
目标设定
- 数据治理战略的首要任务是设定明确的目标，企业需要根据自身的业务需求、发展方向和竞争环境来确定数据治理的目标，对于一家金融机构来说，目标可能是提高风险评估数据的准确性，以更好地应对金融市场的波动，这就需要明确规定在一定时间内将风险评估数据的误差率降低到某个具体数值。
- 目标的设定还要考虑到企业的长期发展愿景，如科技企业可能希望通过有效的数据治理，挖掘用户数据的潜在价值，为产品创新和个性化服务提供支持，从而提高用户满意度和市场份额。
政策与规划
- 制定数据治理政策是战略层的重要工作，这些政策涵盖数据的分类、存储、访问、共享等方面，制定数据分类政策，将企业数据按照敏感程度、业务用途等进行分类，像财务数据为高度敏感数据，营销数据相对敏感度较低，根据不同的分类，规定不同的存储安全级别和访问权限。
- 数据治理规划则要明确各个阶段的任务、时间表和责任人，以数据仓库建设为例，规划中要详细列出从需求调研、数据抽取、转换、加载到最终上线的各个步骤的时间节点，以及每个环节的负责部门或人员。
2、数据治理组织层
数据治理委员会
- 数据治理委员会是企业数据治理的最高决策机构，它由企业高层管理人员、业务部门代表和IT部门代表等组成，其职责包括制定数据治理的战略方向、审批重大的数据治理项目和决策、协调业务部门和IT部门之间的数据相关事宜，当业务部门提出新的数据需求，可能涉及到跨部门的数据共享和整合时，数据治理委员会要评估其对企业整体数据治理的影响，做出是否推进的决策。
数据管理员
- 数据管理员负责具体的数据管理工作，他们要了解企业的数据结构、数据流程，对数据的质量进行监控和维护，在一个制造企业中，数据管理员要确保生产数据的准确性，及时发现并纠正生产线上传感器采集数据的错误，保证生产计划和质量控制等工作的正常进行。
业务数据所有者
- 业务数据所有者是业务部门中对特定数据具有所有权和决策权的人员，他们负责定义数据的业务规则，确保数据在业务流程中的正确使用，比如在销售部门，销售数据的所有者要确定销售数据的统计口径，如哪些订单状态属于有效销售，哪些属于退货等，以保证销售数据能够准确反映业务状况。
3、数据治理管理层
元数据管理
- 元数据是描述数据的数据，元数据管理包括对元数据的采集、存储、维护和查询等工作，在一个大型企业的数据仓库中，元数据管理系统要记录每个数据元素的定义、来源、数据转换规则等信息，当数据分析师想要了解某个报表中的数据来源时，可以通过元数据管理系统快速查询到相关信息，这有助于提高数据的理解和使用效率。
数据质量管理
- 数据质量管理是确保数据准确性、完整性、一致性和时效性的关键，企业需要建立数据质量评估指标体系，定期对数据进行质量评估，对于电商企业的客户订单数据，要检查订单金额是否准确、客户地址是否完整、订单状态在不同系统中的一致性以及订单数据的更新是否及时等，对于发现的数据质量问题，要建立数据质量问题处理流程，及时进行修复。
数据安全管理
- 数据安全管理要保护企业数据免受各种威胁，包括内部人员的违规操作和外部的网络攻击，企业要制定数据安全策略，如数据加密、访问控制、数据备份与恢复等措施，金融企业要对客户的账户信息进行加密存储，设置严格的访问权限，只有经过授权的人员才能访问特定的客户数据，并且要定期进行数据备份，以应对可能的系统故障或安全漏洞。
4、数据治理技术层
数据集成工具
- 数据集成工具用于整合来自不同数据源的数据，在企业中，数据可能存储在多个系统中，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等，数据集成工具可以将这些分散的数据抽取、转换并加载到数据仓库或其他数据存储平台中，通过ETL（Extract，Transform，Load）工具，将ERP系统中的采购数据和CRM系统中的销售数据整合到一个数据仓库中，为企业的供应链分析和销售预测提供全面的数据支持。
数据仓库与数据湖
- 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据存储系统，主要用于支持企业的决策分析，它按照一定的规则对数据进行组织和存储，例如按照销售主题、财务主题等进行划分，而数据湖则是一个更灵活的数据存储库，可以存储结构化、半结构化和非结构化的数据，企业可以根据不同的需求选择使用数据仓库或数据湖，或者两者结合使用，对于传统的报表分析和定期的业务决策，可以使用数据仓库；对于大数据分析、机器学习等需要处理多种类型数据的场景，可以利用数据湖中的数据。
数据治理平台
- 数据治理平台是一个集成化的工具，它将数据治理的各项功能，如元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等整合在一起，数据治理平台为企业的数据治理提供了一个统一的操作界面和管理环境，企业可以通过数据治理平台对数据的访问权限进行集中管理，对数据质量问题进行统一监控和处理，提高数据治理的效率和效果。
三、数据治理架构各部分的协同关系
数据治理架构中的各个部分不是孤立存在的，而是相互协同的关系，战略层为整个数据治理提供方向和目标，组织层确保有合适的人员和机构来执行数据治理任务，管理层的各项工作是实现数据治理目标的具体手段，而技术层则为数据治理提供了工具和平台支持。
数据治理战略层设定了提高数据质量以支持企业精准营销的目标后，组织层的相关人员，如数据管理员和业务数据所有者就要按照管理层制定的数据质量管理流程开展工作，数据管理员利用技术层的数据治理平台对数据质量进行监控，业务数据所有者则根据业务规则对数据进行审核和修正，技术层的数据集成工具将来自不同营销渠道的数据整合到数据仓库中，为数据质量管理提供全面的数据来源。
又如，在数据安全管理方面，战略层制定的数据安全战略，如保护客户隐私数据等，组织层的安全团队根据战略制定具体的安全制度并负责执行，管理层通过元数据管理明确哪些数据是隐私数据，技术层则利用数据加密技术对这些隐私数据进行保护，同时通过访问控制技术限制对隐私数据的访问权限。
一个完整的数据治理架构涵盖战略、组织、管理和技术等多个层面，各层面之间紧密协同，共同推动企业的数据治理工作，从而实现数据的有效管理和价值最大化。
评论列表