《探索数据治理企业认证：全面解析相关认证类型与意义》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，有效的数据治理能够确保数据的质量、安全性、可用性和合规性等多方面要求，为了在市场竞争中彰显自身数据治理的能力与规范性，企业认证成为一个重要的手段，下面将详细介绍数据治理企业认证的主要类型及其涵盖的内容等相关信息。
二、ISO/IEC 38505 - 1数据治理框架标准认证
1、标准概述
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- ISO/IEC 38505 - 1为企业提供了一个国际认可的数据治理框架，该标准聚焦于数据治理的原则、模型和关键概念等，它帮助企业建立起从战略规划到运营管理的数据治理体系，它明确了数据治理的目标应该与企业战略目标相一致，强调了数据治理过程中的领导力、决策机制等要素。
2、
- 在认证过程中，企业需要展示其对数据治理的规划能力，包括如何确定数据治理的范围，是涵盖整个企业的数据资产，还是特定业务部门的数据，企业要制定数据治理的政策和战略，明确数据的所有者、管理者和使用者的角色与职责，在一个金融企业中，明确风险管理部门是特定风险数据的使用者，而数据管理部门是数据的管理者，高级管理层是数据治理战略的制定者等。
- 企业要建立数据治理的绩效评估机制，这涉及到设定数据质量、数据安全等方面的指标，如数据准确性达到99%以上，数据泄露事件为零等，并定期进行评估，企业还需要展示其如何根据评估结果进行持续改进，如对数据录入流程进行优化以提高数据准确性。
三、DAMA - CDMP（数据管理专业人士认证）与企业相关
1、认证简介
- CDMP是由国际数据管理协会（DAMA）推出的认证，虽然它主要针对数据管理专业人士，但企业如果有一定比例的员工获得该认证，也能从侧面反映企业的数据治理水平，该认证涵盖了数据治理、数据架构、数据质量等多个数据管理领域的知识。
2、企业层面体现
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 从企业角度看，鼓励员工获取CDMP认证有助于构建企业内部的数据治理文化，当企业中有一批专业人士掌握了数据治理的最佳实践知识，他们可以在企业内部推动数据治理项目的开展，在项目规划阶段，这些专业人士可以根据CDMP中的数据架构知识，设计出合理的数据存储和访问架构，以满足企业不同部门的数据需求。
- 在数据治理的执行过程中，他们可以运用数据质量方面的知识，制定数据质量规则，如数据的完整性检查规则、数据的一致性维护规则等，企业整体的数据治理能力也会随着员工知识水平的提升而得到增强，并且在市场上更具竞争力，因为拥有专业人才是企业数据治理成功的重要因素。
四、CMMI - DMM（数据管理成熟度模型）认证
1、模型解读
- CMMI - DMM将企业的数据管理成熟度划分为不同的等级，从初始级到优化级，它为企业提供了一个评估自身数据管理能力的框架，同时也指出了企业在数据治理方面的改进方向，在初始级的企业，数据管理可能是无序的，没有统一的流程和标准；而在优化级的企业，则拥有完善的数据治理体系，能够不断优化数据管理流程以适应业务需求的变化。
2、认证要求
- 企业在进行CMMI - DMM认证时，需要对自身的数据管理流程进行全面的梳理，包括数据的获取、存储、处理和共享等环节，在数据获取环节，企业要评估数据来源的可靠性，是否有数据采集的标准流程等，在存储环节，要考虑数据存储的安全性、可扩展性等因素，企业还要展示其在不同成熟度等级之间的提升计划，如从已管理级提升到已定义级需要建立哪些新的数据治理制度，如何培训员工以适应新的要求等。
五、数据安全相关认证对数据治理企业的意义（以ISO 27001为例）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、认证重点
- ISO 27001是信息安全管理体系的国际标准，在数据治理中，数据安全是至关重要的一环，该认证要求企业建立一套完善的信息安全管理体系，涵盖了安全策略、资产管理、访问控制等多个方面，企业要制定明确的数据访问控制策略，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
2、对数据治理的补充
- 对于数据治理企业来说，ISO 27001认证能够增强数据治理的安全性维度，它保证了数据在治理过程中的保密性、完整性和可用性，当企业处理大量客户数据、商业机密数据时，通过ISO 27001认证可以向客户和合作伙伴表明其有能力保护数据安全，在数据治理架构中，安全管理措施可以与数据质量管理、数据生命周期管理等措施相结合，形成一个全面的数据治理体系，在数据的传输过程中，既要保证数据的质量不被破坏，又要确保数据的安全传输，防止数据泄露。
六、结论
数据治理企业认证是企业提升自身竞争力、规范数据管理流程、保障数据质量和安全的重要途径，不同的认证类型从不同角度对企业的数据治理能力进行评估和提升，企业可以根据自身的行业特点、战略目标和数据管理现状选择适合的认证类型，通过认证过程不断完善自身的数据治理体系，从而在数字化浪潮中更好地利用数据资产，实现可持续发展。
评论列表