超碰97久久国产精品牛牛,国产精品和韩国精品亚洲,麻豆国产精品情景剧AV_福利

<th id="ysrwt"><p id="ysrwt"></p></th>
<th id="ysrwt"></th>
<s id="ysrwt"><samp id="ysrwt"></samp></s>
    1. <tbody id="ysrwt"><pre id="ysrwt"></pre></tbody>
          1. 當前位置:首頁 > 公司動態
            企業數據治理團隊的十大職能
            • 發表時間:2022-10-14 點擊數:30
            • 來源:未知

            經過多年的數據治理實踐,業界已經充分認識到,僅僅依靠技術部門來推動和開展數據治理工作是無法取得成果的,原因在于數據治理涉及企業各部門的業務和資源,只有來自更高層管理者的驅動力,建立自上而下的跨部門跨條線的組織體系,才能保證企業內部的高效協作。

            下圖是一張通用的企業數據治理組織框架,可以看到里面有個歸口管理部門,理論上,這個歸口管理部門干的是企業級的數據治理工作,比如負責制度、流程、規范、標準、考核等工作,華為叫這個組織為數據管理部,那么,現實中的數據管理部的職責到底有哪些呢?如果讓你成立企業數據管理部,你該如何安排人員?

            圖片1

             

            關于企業數據管理部的構成,它可能適用于對于企業數據治理的價值有高度認知、并在資源上能給予實際支持的大型企業。

            企業數據管理部一般是虛實結合的組織,我覺得至少有以下十大職能,分別是數據戰略管理、制度規范建立、信息架構管控、數據質量管控、數據安全管控、統籌跨部門需求、數據湖及治理平臺建設、數據變革項目、數據創新孵化培訓推廣運營,下面分別介紹:

             

            1、數據戰略管理

            通過對數據戰略進行規劃、執行、評估,確立數據資產管理的中長期目標和管理活動優先級,明確需要的資源投入總量和資源分配機制,并使數據戰略始終契合組織的業務戰略,以上內容需報決策層批準及發布。
             

            圖片2

             

            戰略規劃是戰略管理的首要環節和基礎性工作,是數據資產管理的指導藍圖。通過評估當前組織數據資產管理能力,結合組織發展規劃和 IT 發展規劃,明確數據戰略規劃的中長期和短期,發展目標、管理原則、主要活動,識別重要業務領域、數據范圍和活動優先級,確認投入的資源規模。

            戰略執行是戰略管理的中間環節,是戰略規劃落地的有效保障。戰略執行通過對戰略規劃進行拆解,制定階段性提升計劃與實施路線,明確各項活動參與團隊,并根據實際執行情況及時調整短期戰略規劃。

            戰略評估是優化組織數據戰略管理、提升數據戰略指導作用的必要手段。通過從目標完成率、價值收益率、成本合理性等維度評估戰略內容、管理過程,提升戰略規劃和戰略執行有效性。

            數據戰略要跟著業務戰略走。

            2017年華為提出了企業的新愿景:“把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織,構建萬物互聯的智能世界”。同時,華為公司董事、CIO陶景文提出了“實現全聯接的智能華為,成為行業標桿”的數字化轉型目標,對內,各業務領域數字化、服務化,打通跨領域的信息斷點,達到領先于行業的運營效率。對外,對準5類用戶的ROADS體驗,實現與客戶做生意更簡單、更高效、更安全,提升客戶滿意度。

            圍繞這個目標確定了五個舉措,其中舉措四涉及數據治理和數字化運營,是華為數字化轉型的關鍵,其承接了打破數據孤島、確保源頭數據準確、促進數據共享、保障數據隱私與安全等目標。

             

            2、制度規范建立

            負責制定、修訂和發布數據治理總體規定、管理辦法、實施細則操作規范,構建公司數據治理制度體系。

            總體規定從數據資產管理決策層和組織協調層視角出發,包含數據戰略、角色職責、認責體系等,闡述數據資產管理的目標、組織、責任等;

            管理辦法是從數據資產管理層視角出發,規定數據資產管理各活動職能的管理目標、管理原則、管理流程、監督考核、評估優化等;

            實施細則是從數據資產管理層和數據資產管理執行層的視角出發,圍繞管理辦法相關要求,明確各項活動職能執行落實的標準、規范、流程等;

            操作規范是從數據資產管理執行層的視角出發,依據實施細則,進一步明確各項工作需遵循的工作規程、操作手冊或模板類文件等

            建章立制是企業數據管理團隊的核心職責,沒有什么歧義和爭議,需要注意的是只有企業的數據管理活動出現了問題才有建章立制的必要性,因此制度規范一定是因地制宜逐步建立的,不能空降,也不要copy,起步的時候,能有1-2個執行就不錯了。
             

            圖片3


            下圖示例了一個制度體系,但你的企業可能一個都不需要。數據管理團隊雖然負有建立制度規范的職責,但絕不能閉門造車,要花更多的時間去一線了解實際情況,征集更多的意見和建議,奧卡姆剃刀是要遵循的原則:如無必要,勿增實體,不要為了看上去“有”而炮制大量無效的制度規范,炮制的成本其實也挺高,這在大企業尤甚。

             

            3、信息架構管控

            負責規劃、構建和管控企業的信息架構,統籌開展數據模型、數據分布、數據目錄、數據標準及主數據等管理工作。

            數據目錄決定了數據治理的邊界和對象,通過數據資產的分門別類不僅能讓數據模型歸位,幫助企業更好的對業務變革進行規劃設計、避免重復建設,也能讓數據資產找得到、看得清,為數據資產有效使用奠定基礎。

            數據標準定義公司層面需要共同遵守的屬性層數據含義和業務規則,是公司層面對某個數據的共同理解,這些理解一旦確定下來,就應作為企業層面的標準在企業內被共同遵守。

            數據模型是從數據視角對現實世界特征的模擬和抽象,根據業務需求抽取信息的主要特征,反應業務信息(對象)之間的關聯關系。數據模型不僅能比較真實地模擬業務(場景),同時也是對重要業務模型和規則的固化。

            數據分布定義了數據產生的源頭及在各流程和IT系統間的流動情況,數據分布的核心是數據源,指業務上首次正式發布某項數據的應用系統,并經過數據管理專業組織認證,作為企業范圍內唯一數據源頭被周邊系統調用,為了更好地識別、管理數據在流程和IT系統間的流動,可以通過信息鏈、數據流來進行描述,體現某一數據在流程或應用系統中是如何被創建、讀取、更新、刪除的。

            主數據定義了業務領域中重要的人、事、物對象,承載了業務運作和管理涉及的重要信息,是信息架構中最重要的管理要素,業務對象需要有唯一的身份標識。

            那么,為什么數據管理團隊需要管控和統籌好企業的信息架構?

            因為傳統的企業信息架構管理出現了問題。

            隨著企業數字化轉型的推進,企業越來越認識到信息架構的價值并不應局限于“支撐IT建設落地”,而是更好地管理企業數據資產,更好地提升整個業務交易鏈條的效率,甚至基于信息架構重新審視業務邊界的劃分和整合。

            信息架構承載了企業如何管理數據資產的方法,需要從整個企業層面制訂統一的原則,這些原則不僅是對數據專業人員的要求,也是對業務的要求,因為業務才是真正的數據Owner。所以,公司所有業務部門都應該共同遵從信息架構原則。

            首先要確定“數據同源一致”的治理目標,圍繞目標的實現,有五條架構原則。

            比如原則一:數據按對象管理,明確數據Owner,數據Owner要負責所轄領域的信息架構建設和維護,負責保障所轄領域的數據質量,承接公司各個部門對本領域數據的需求,并有責任建立數據問題回溯和獎懲機制。

            又比如原則二:從企業視角定義信息架構,為了拉通各部門所產生的數據結構和流轉路徑,實現數據在企業內共享和流通的目標,明確要求各業務領域都需站在企業的視角定義信息架構,充分考慮數據的應用場景、范圍和用戶群體,參考業界實踐和主流軟件包,平衡和兼顧AS-IS(現狀)和TO-BE(未來)訴求,在流程設計和IT實現中得到落實。

            以合同編號為例,銷售部門作為數據Owner有責任定義合同信息架構,但不應只考慮銷售環節對合同編號的管理訴求,而是應該綜合考慮供應、交付、財經等各個環節對合同的訴求,合同在整個交易鏈條中延伸的范圍就是相應數據Owner所綜合覆蓋的范圍。

            企業數據管理團隊要制定信息架構管理辦法和相關規范,并通過建立相關流程和機制來指導和監督各領域落實企業架構原則的情況,在一套規則的約束下,共同建設一個企業級的信息架構,一般要遵循由易到難的策略,比如從企業數據目錄的管控和統籌開始。

             

            4、數據質量管控

            負責制定數據質量基礎規則,明確管理要求,制定檢查和考核指標,并提供數據質量問題的指導和協調。

            企業數據管理團隊要根據公司數據管理工作規劃,制定數據質量目標,組織數據質量度量工作開展,發布公司數據質量度量報告,組織評審數據質量標準及指標,并驗收數據質量問題閉環狀況,也就是PDCA,其跟領域數據質量管理的方法區別不大,主要在于側重點不同。

            企業數據管理團隊應更多關注跨領域的數據質量問題的解決,因為領域基本是屁股決定腦袋的,自身領域的數據質量問題只要不影響自身的KPI就難有改進的動力,這嚴重限制了其他領域對這些數據的有效應用,比如影響公司財報的關鍵數據,在數據的資產屬性日益增加的當下,跨領域的數據質量問題日益突出,解決這種問題只有靠企業數據管理團隊的統籌推進,幾乎難有好的辦法。

             

            5、數據安全管控

            負責組織制定數據安全基礎策略,構建企業級數據安全管控體系,配合公司安全和審計部門開展數據安全的監督和審計工作。

            當前的大型企業一般都有專門的安全部,其中數據安全也是其職能的一部分,因此這個職能跟企業的安全部沖突,但隨著國家數據安全法,個人隱私保護法等專門的數據安全法律法規的頒布,也許數據安全的管控職責會移交給公司的數據管理部,畢竟其在數據上更專業。

             

            6、統籌跨部門需求

            負責受理跨部門、跨機構或重要的數據需求,組織開展數據需求的評審、實施和成果交付工作。

            一般跨部門需求可以由需求方和實現方直接對接,不需要企業數據管理團隊干預,但如果這些跨部門的需求非常重要且涉及需多方數據協同,那么原來點對點的對接方式可能效率就會很低,最終損害企業全局利益,這個時候數據需求方可以委托企業數據管理部來組織推進,由企業數據管理部承擔集中化節點這個角色,降低管理的開銷。

             

            7、數據湖及治理平臺建設

            負責企業統一數據湖和治理平臺的建設和運營。

            企業數據管理團隊是否要從事實際的數據管理活動存在爭議,任何一本講數據管理的書都將數據治理和數據管理活動作了嚴格區分,大家都在突出數據治理中“權力和控制”這個概念,但在具體的實踐中,組織職能的設置應有更大的靈活性,虛實結合的職責更符合企業數據治理團隊的工作統籌,在滿足集約化原則的前提下,讓企業數據管理團隊更多的從事實際數據管理活動,其制定的政策、制度和規范才會更接地氣。

            數據湖相對于數據倉庫,其業務的特性減少了,集約的屬性特別大,這為企業數據管理團隊承擔數據湖的統一建設和運營工作奠定了理論基礎,由于數據治理定的那些規則只有嵌入到平臺中才能有效發揮作用,因此數據治理工具讓企業數據管理團隊來建設似乎理所當然,至少它應該具有一定的控制權。

             

            8、數據變革項目

            負責企業每年數據變革大型項目,孵化數據管理能力,組織各域數據管理團隊落地實施。

            針對數據管理領域的重點難點問題,如果通過常態化支撐手段難以推進,那么就需要企業數據管理部立項解決,比如數據湖的建設和升級、信息架構的構建、重大數據質量問題的解決等等。

             

            9、數據創新孵化

            負責企業創新類業務的數據支撐和孵化探索。

            主要包含兩大類工作,第一類是如果領域自身缺乏數據管理團隊和數據分析能力,那么就需要企業數據管理團隊對這個領域進行補位,很多企業的IT支撐團隊事實上承擔著這個職責。第二類是重大的通用類的數據技術和數據服務探索創新,無論是領域不愿意干的,不適合干的,或者是干不了的,都需要企業數據管理團隊頂上去。

             

            10、培訓推廣運營

            負責企業數據文化的倡導,數據治理和數據能力的宣傳、培訓及推廣。

            數據治理作為新鮮事物,無論是數據治理概念和方法的普及,還是數據治理成果的推廣應用,都任重而道遠,要做好這些事情,一定要組建專業的運營團隊,“有了”和“好用”的GAP,需要運營去填平。

            以上列出的企業數據管理部的十大職能不是全集,比如考核就未列入,在每個企業的設置肯定也有所不同,某些職能甚至會有些爭議,但無論如何,一旦企業設置了企業數據管理部這種組織,就一定要想清楚其職能到底是什么,與其它組織的邊界到底在哪里,模棱兩可對組織的傷害很大。

            企業數據管理部重在“治理”,領域數據管理部重在“管理”,雖然“管理”和“治理”僅僅一字之差,但其內涵和側重點是完全不同的,即使我在寫這篇文章的時候,也特別留意了用詞,比如企業數據管理部對數據質量只有管控的職責,而不是管理的職責,否則就亂套了。

            康威定律說得好:“設計系統的架構受制于產生這些設計的組織的溝通結構。”通俗的來講:產品必然是其(人員)組織溝通結構的縮影。

             

            超碰97久久国产精品牛牛,国产精品和韩国精品亚洲,麻豆国产精品情景剧AV_福利