读书(二)--数据治理
《数据治理--工业企业数字化转型之道》
1. 数据治理体系以数据管控为核心,统领10大数据治理领域:数据战略、数据架构、主数据管理、源数据管理、数据指标管理、时序数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据交换与服务、数据开发与共享。
2. 数据治理的工作流程可以归纳并划分为4个核心流程,包括定义、发现、实施、衡量与监测。
定义:*业务背景;*数据标准;*数据分级;*数据关系;*数据治理方针;*关键性能指标。
发现:*数据发现;*数据检查;*数据问题清单;*数据处理清单;*CRUD分析;*问题初步定位。
实施:*制定提升方案;*技术工具建设;*自动化提升;*人工数据治理;*执行工作流程;*业务/IT协同。
衡量与监测:*治理效果评价;*主动监测;反向数据审查;*常态化管控;*历史数据积累。
3. 数据由业务产生,又服务于业务,还能创造新业务,并支撑企业数据化转型。
4. 数据战略的核心在于如何从数据中获取有价值的信息。
5. 在企业架构中,业务架构描述了企业各业务之间相互作用的关系架构和贯彻企业业务战略的基本业务运作模式;数据架构将企业业务实体抽象为信息对象,将企业的业务运作模式抽象为信息对象的属性和方法,建立面向对象的企业数据模型,数据架构实现从业务模式向数据模型的转变,业务需求向信息功能的映射,企业基础数据向企业信息的抽象;应用架构以数据架构为基础,建立支撑企业业务运行的各个业务系统,通过业务系统的集成运行,实现企业信息自动化流动。
6. 指标体系框架全面反映企业的整体情况,而不是局限于局部或某些具体方面。它是以企业战略为核心,以各部门的工作职能为出发点,对核心业务逐层分解、分类梳理,并归纳核心和关键业务环节而进行的数据指标分类选取的体系化设计。
7. 企业要实现经营精细化,需要强化关键指标管控,充分挖掘存量资产的价值潜力。企业要提升数据价值,需要完善标准体系、统计体系、指标体系。细节决定成败,数据指标为企业精细化管理提供了强有力的工具支撑。
8. 数据质量管理贯穿数据生命周期的全过程,其中覆盖数据质量需求、数据探查、数据诊断、质量评估、数据监控、数据清洗、质量提升等方面。数据质量管理方法,应包含事前计划(数据质量需求)、事中检测(数据质量检查和数据质量分析)、事后评估及处理提升(数据质量提升和数据质量评估)4个阶段。
9. 构建完整的安全体系,是实施数据安全管理的重要保障。安全架构体系分为合规保障体系、组织建设、数据安全管控、技术工具、人员能力。
10. 数据安全审计包括以下几个方面:账号审计、授权审计、认证审计、访问控制审计、重要操作审计、敏感信息审计。
11. 数据交换与服务,就是连接各业务系统的信息孤岛,将各业务单元中自有的数据共享出来,供其他业务单元使用,从而将各业务系统的能力进行整合,为企业新的管理模式和业务模式提供灵活、可靠的数据支撑。
12. 数据作为信息的载体,其本身的流动就会带来跨领域信息的传递、融合,有助于原有领域知识的普及和新知识的产生,进而催化出更多的数据创新应用。与此同时,数据开放本身也会带来数据交易的机会,从而更好地激发商业模式的升级和发展。综合来看,共享与开放无疑是数据资源创造价值的关键举措和重要手段。
13. 企业的数据共享与开放在通常意义上分为“数据共享”和“数据开放”两个概念。其中数据共享主要指的是面向企业内部的数据流动,其中由数据应用单位提出企业内部跨组织、跨部门的数据获取需求,有对应数据供给单位进行授权,并由信息部门向该数据应用部门开放数据访问权限。而数据开放则指企业向政府部门、外部企业、组织和个人等外部用户提供数据的行为。
14. 数据资产运营是指把数据作为资产,通过对数据的采集、清洗、加工、分析、挖掘,在合规化的条件下进行共享和开放。数据资产运营的目的在于获得收益。数据资产运营的核心是促进数据的流通,让数据资产的价值最大化。
15. 高质量、可信性的数据是数据资产运营的基础。数据资产运营的对象是数据资产,目的是数据的资产化,主要手段是数据资产的共享和开放。而数据治理的对象是数据,目的是通过数据的标准化来保证数据的高质量和可信任。
16. 企业内部的生产经营管理要规则清晰、流程明确、稳定固化,而全球化的市场又对企业提出了灵活多样、敏捷高效的要求,这就要求企业在内部(后台)的稳态和市场(前台)的敏态之间有柔性过渡的方案,因而“中台”的概念应运而生。
17. 数据中台通过对企业内、外部多源异构的数据进行采集、治理、建模、分析、应用,对内优化管理、赋能业务,对外开展数据合作,释放数据价值。它是企业数据资产管理和服务中枢。数据中台是前台和中台之间的数据桥梁,是创新性应用与传统数据之间的纽带,是解决应用开发和数据开发部协同问题的工具。
18. 数据中台的核心组件通常有:数据采集及传输、数据存储、数据计算及查询、数据展示及分析。
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