本文檔為數據治理筆記，思維導圖與知識點整理。共分為6個部分，由于頁面顯示原因，部分層級未能全部展開。結構如下圖所示。
數據治理的概念，語境關系圖，業務驅動因素，目標和原則。
數據治理的概念很不好理解。數據管理最初強調的是數據庫的管理，而數據治理的出現讓數據管理有了更大的意義。
數據治理更強到監管，有點類似于審計的意味。通過下圖可以更好的理解數據治理的概念。
數據治理（Data Governance，DG）：對數據資產管理行使權力、控制和共享決策（規劃/監測 和執行）的系列活動。
數據治理職能是指導所有其他數據管理領域的活動。
數據治理的目的是確保根據數據管理制度和最佳實踐正確地管理數據。
數據管理的整體驅動力是確保組織可以從其數據中獲得價值。
數據治理聚焦：如何制定有關數據的決策、人員和流程在數據方面的行為方式。
數據治理項目一般包含如下內容：
1戰略
2制度
3 標準和質量
4 監督
5 合規
6 問題管理：1）數據管理項目 2）數據資產估值
數據治理語境關系圖如下所示：
由圖可知：
數據治理目標為：
1 提升管理數據資產的能力；
2 定義、批準、溝通和實施數據管理的原則、政策、 程序、指標、工具和責任；
3 監控和指導政策合規性、數據使用和管理活動。
數據治理的業務驅動因素有兩個：
減少風險：1.一般性風險管理；2.數據安全；3.隱私；
改進流程：1.法規遵從性；2.數據質量提升；3.元數據管理；4.項目開發效率；5.供應商管理；
要注意，數據治理不是一次性的行為，是持續性的項目集?？捎商摂M組織或有特定職責的實體組織承擔責任。要考慮組織和文化的獨特性問題，還有內部要面對的具體挑戰和機遇。
數據治理程序：1 可持續發展；2 嵌入式的，而不是附加的管理流程；3 可度量。
數據治理基礎的原則：1.領導力和戰略；2.業務驅動；3.共擔責任；4.多層面；5.基于框架；6.原則導向
為方便理解，整理本部分思維導圖如下：
數據治理的基本概念。
以數據為中心的組織對待數據的原則：1）數據應該作為企業資產管起來。2）應該在整個組織內 鼓勵數據管理的最佳實踐。3）企業數據戰略必須與業務戰略一致。4）應不斷改進數據管理流程。
主要有以下人員和組織構成：
而數據治理委員會，有如下類型：
數據治理運營模型類型：集中式治理；分布式治理；聯邦式治理。
具體區別看圖便知。
數據管理活動集中于：1.創建和管理核心元數據；2.記錄規則和標準；3.管理數據質量問題；4.執行數據治理運營活動。
數據管理崗位的類型：首席數據官；高級；企業；業務；數據所有者；技術；協調；
數據制度貫穿數據和信息的全過程，是全局性的。不同組織制度差異大，描述了數據治理的“什 么“，標準和規程描述了數據治理的”如何“。
數據資產評估：理解和計算數據對組織的經濟價值的過程。數據具有不可互換性，只有在使用時才有價值，使用會伴隨風險。
其他度量估值的方式包括：
1 替換成本；2 市場價值；3 發現商機；4 售賣數據；5 風險成本
風險成本有：1.缺少必要的數據。2.存在不應留存的數據。3.除上述成本外，包括數據不正確造成客戶、公司財務和聲譽受到傷害。4.風險下降或風險成本的下降，其實是與提升和驗證數據等 操作干預成本的抵消之后的溢出部分。
為了描述信息資產價值的概念，可以將公認的會計準則轉換為公認的信息原則。
為方便理解，整理本部分思維導圖如下：
數據治理涉及的活動。
1 執行就緒評估。（評估包括：1數據管理成熟度 2變革能力 3 協作準備 4 與業務保持一致）
2 探索與業務保持一致。
3 制定組織觸點。（包括：1采購和合同 2預算和資金 3法規遵從性 4SDLC開發框架）
1 定義數據治理運營框架。（包括 1數據對組織的價值 2 業務模式 3文化因素 4 監管影響 ）
2 制定目標、原則和制度。（包括 1 由數據治理辦公室認證確認組織用到的數據 2 由數據治理辦公室批準成為業務擁有者 3 業務擁有者將在其業務領域委派數據管理專員，數據管理專員協調數據治理活動 4 盡可能地提供標準化報告、儀表盤或計分卡 5認證用戶將被授予訪問數據權限 6定期復評認證數據）
3 推動數據管理項目。
4 參與變革管理。（包括 1規劃 2培訓 3影響系統開發 4 制度實施 5 溝通）
溝通的重點在于 1、提升數據資產價值 2、監控數據治理活動的反饋并采取行動 3、實施數據管理培訓 4、從5個關鍵領域衡量變革管理的程度（1 意識到需要改變 2希望參與并支持變革 3知道如何改變 4具備實施新技能和行為的能力 5 保持持續變革）5、實施新的指標和關鍵績效（KPI）。
5 參與問題管理。（包括 1授權 2 變更管理升級 3 合規性 4 沖突 5 一致性 6 合同 7 數據安全和身份識別 8數據質量）
還有建立機制和流程：1識別、收集、記錄和更新的問題。2各項活動的評估和跟蹤。3記錄利益相關方的觀點和可選解決方案。4 確定、記錄和傳達問題解決方案。5促進客觀、中立的討論。6將問題升級到更高的權限級別。
6 評估法規遵從性要求。
有如下準則：
1 會計準則
2 BCBS239（針對銀行的法規）
3 CPG235
4 PCI-DSS
5 償付能力標準
6 隱私法
高優先級的前期工作：1、定義優先可滿足高優先級目標的數據治理流程。
2、建立業務術語表，記錄術語和標準。
3、協調企業架構師和數據架構師，幫助他們更好的理解數據和系統。
4、為數據資產分配財務價值，已實現更好的決策。
具體流程如下：
1 發起
數據標準和規程。
數據標準用來衡量其他事物的規則。應該具有強制性。由數據管理專業人員起草，數據治理辦公室審查，批準和采用。
數據標準化的內容應包括：1數據架構 2數據建模和設計 3 數據存儲和操作 4 數據安全 5 數據集成 6 文件和內容 7參考數據和主數據 8 數據倉庫和商務智能 9 元數據 10 數據質量 11大數據和數據科學
2 制定業務術語表。
業務術語表具有如下目標：1）對核心業務概念和術語有共同的理解。2）降低由于對業務概念理解不一致而導致數據誤用風險。3）改進技術資產（包括技術命名規范）與業務組織之間的一 致性。4）最大限度地提高搜索能力，并能夠獲得記錄在案的組織知識。
3 協調架構團隊協作。
數據治理委員會批準數據架構，由數據架構師和數據管理專員共同開發維護或協調企業數據模型。
4 發起數據資產估值。
估計由于信息不足二造成的業務損失的價值。
數據治理需要支持運作，采取行動，保證流程和資金到位，確保支持執行數據治理組織框架。
為方便理解，整理本部分思維導圖如下：
數據治理用到的工具方法。數據治理是關于組織行為的，但是需要一些工具來支持。
1、線上應用，網站。（文檔，搜索功能，工作流）
包含如下內容：1數據治理戰略和項目章程，愿景，效益，目標，原則，實施路線圖。2 數據制度和數據標準 3 數據管理制度的角色和職責說明 4 數據治理相關新聞公告。5 指向數據治理社區論壇的鏈接。6 指向數據治理主題執行進展的鏈接。7 數據質量測試報告。8問題識別和上報的規程。9 請求服務或獲取問題的入口。10 相關在線資源的描述和鏈接，演示文檔和培訓計劃。11數據管理實施路線圖。
2、業務術語表。
核心工具。
3、工作流工具。
管理流程
4、文檔管理工具。
協助管理策略和規程。
5、數據治理計分卡。
跟蹤數據治理活動和制度遵從性的指標集合。
為方便理解，整理本部分思維導圖如下：
數據治理如何實施。
數據治理實施指南：定義規程/運營計劃——>實施路線圖——>啟動治理。一般始于重大項目、 試點、漸進式。
有效而持久的數據治理：需要組織文化的轉變和持續的變革管理，文化包括組織思維和數據行為， 變革包括為實現未來預期的行為狀態而支持的新思維、行為、策略和流程。
管理和溝通變更工具：1 業務戰略/數據治理治理藍圖。2 數據治理路線圖。3 數據治理的持續業務案例。4 數據治理指標。
為方便理解，整理本部分思維導圖如下：
數據治理度量指標。
價值：1.對業務目標的貢獻。2.風險的降低。3.運營效率的提高。
有效性：1.目標的實現。2.擴展數據管理專員正在使用的相關工具。3.溝通的有效性。4.培訓的有效性。5.采納變革的速度
可持續性：1.制度和流程的執行情況（即它們是否正常工作）。2.標準和規程的遵從情況（即員工是否在必要時遵守指導和改變行為）。
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