數據治理體系
㈠ 數據治理管理平台有哪些
目前我知道市面上的數據治理平台有：
億信華辰-睿治數據治理平台
睿治是一款覆蓋數據全生命周期的數據治理平台，它通過對數據從創建到消亡的全過程的監控和治理，實現數據的統一管理，為企業保證了業務數據在採集、集中、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、准確性、一致性和時效性，從而幫助客戶建立起符合自身特徵的數據架構和數據治理體系。
石竹軟體-石竹數據治理平台
普元元數據管理平台已經具有在多家銀行成功實踐經驗，可以應用到銀行、保險、證券、基金、政府和製造等不同行業的領域
普元信息-普元數據質量管理平台
分析功能包括血統分析、影響分析、映射分析、差異分析、表重要程度分析等，能幫助技術人員/業務人員更好地了解現有信息數據存在狀況與質量狀況，為數據管理定義與維護提供有效的支持。分析功能多以圖形方式直觀展現。
㈡ 企業怎樣建立完整的數據治理體系
大數據智能時代，管理不再是傳統的做法，一套完善的數據管理體系是企業長遠要生存的必須擇決。我們的生活已經離不開大數據，企業的數據管理不僅能提高員工的工作效率，提高員工的積極性，管理成本也是大大的減少，又能實現管理輕松，解放老闆！
那怎麼樣才能建立和制定完善的大數據制度標准化？其實很簡單，在原來的企業架構上導入數據積分管理即可，不必大刀闊斧的改革，方便省時。怎樣做？首先根據每個不同部門、崗位、職責等制定標準的積分規則，如下圖
在積分管理系統上根據分類，設置企業文化、工作職責、規章制度、能力等積分規則。例如企業文化規則的制定：
更多積分管理方案可私信免費獲取《顛覆式企業員工數據化積分管理》一套
導入規則後，就可根據每個的員工的所作所為點擊加入積分，自動錄入自動匯總排名，每個員工有自己的賬號，實時了解積分狀況，起到相互攀比，相互激勵的作用，積分跟升職、獎金、漲工資、福利待遇、評獎評優，甚至可以跟一切獎勵機制掛勾。更可配合薪酬制度一起使用
A.將工資細分模塊，根據目標完成度，發放相應工資，充分激勵能者多勞，減少企業閑耗。
B.根據不同職位，設置不同比重的薪酬架構，最大程度激勵員工積極性。
C.每個職位的績效考核，必須有明確的數據指標作為標准，以結果為導向，員工的激勵與壓力並行。
當然薪酬設計要掌握平衡點，這個很重要。
積分有多樣的換算方法，有按產值、按天數、按事件等換算方法，符合多樣的企業使用。
員工的行動有數據指引，做的好的獎勵積分，鼓勵員工再接再厲，是認可員工的最有效做法，員工做錯了實行扣分提醒教育，比扣錢更容易接受，畢竟積分可以再掙回來，積分越高，員工的成就感越強，地位越高，歸屬感越強，這是金錢無法做到的另一優點。數據化積分管理公示平台可對公司的運營狀況了如指掌，支持移動端，實現輕松管理，解決了傳統的人盯人管理的困境，解放老闆卻又業績提升。時代變遷，各行各業的企業轉變傳統管理，引入數據化積分管理，利用積分激勵員工爭著做事、多做事，幫助公司有效管理！
㈢ 如何構建數據治理模式中的職責體系
1 、隨著大數據熱潮的不斷興起，數據資產概念已經被越來越多的企業所接受，大部分企業開始重新審視自身所擁有的數據，對內加強數據對於公司業務模式創新、流程優化、精細化營銷等場景下的應用，對外探索各種數據價值變現的途徑，為公司在市場化競爭的環境下提升競爭力提供支撐和助力。在這個背景下，數據治理的概念也引起了越來越多單位的重視，特別是金融、通信和能源等國內信息化相對領先的行業，這些行業中的大部分單位已經把數據當做一項重要資產來進行管理，從組織、制度、流程和技術等多個方面入手展開數據的匯總、管理和應用的工作。
2、相關數據治理理論以及職責體系的定義
2.1 DAMA數據治理體系
國際數據管理協會DMBOK一書中對數據治理的定義如下：「數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合（規劃、監控和執行）。數據治理指導其他數據管理職能如何執行，是在數據管理之上的更高一層的規劃和控制」，從中可以看到DMBOK把數據相關的活動劃分為數據治理和數據管理兩部分，其中數據治理重點關注於整體制度的規劃、監控和執行，用於指導和規范數據管理工作的開展。而數據管理工作是針對數據運營和操作所展開的日常活動，例如：數據架構設計，數據標准和數據質量管理等等。
數據治理處於數據管理的核心位置，包括了數據戰略、組織和角色、政策和標准等等，在組織和角色方面，DMBOK提出了數據治理的「三權分立」模式。數據治理包括立法職能（策略和標准）、司法職能（問題管理）和行政職能（管理、服務與合規）：數據治理機構的職責包括設置策略、標准、架構和規程，以及解決數據相關問題。數據管理組織的職責包括：管理、監控和執行數據政策、標准和程序，協調、維護和實施數據架構。如圖1所示。
在這個模式中，DMBOK強調數據治理的立法司法和執行之間的獨立和相互制衡，這是數據治理模式三權分立中的關鍵點。DMBOK明確提出了首席數據官、數據治理委員會、數據治理辦公室、數據管理管理專員等概念，對企業數據治理工作的開展起到了很大的推動作用。但是DMBOK對於三權分立模式如何在企業中落地實施著墨不多，這也需要根據企業規模、管理模式方面的特徵來進行具體的落地實施。
2.2 DGI數據治理體系
數據治理研究所（DGI）提出了數據治理的簡單定義和復雜定義。簡單定義為，數據治理是對數據相關事務行使權力並進行決策的一系列活動。復雜定義為，數據治理是關於數據信息的決策權和責任制的體系，並按照共同約定的體系模型落地實施。該模型對數據信息的相關環境、人員、時間和方法、行動都進行嚴格、明確的定義，實現正確的人員在適當時間對合適環境中的相關數據，按照定義的方法採取必要的行動，確保數據滿足規范要求。
在數據治理組織方面，DGI認為一個公司的數據治理組織主要有以下三部分組成：
（1）數據利益相關人：有可能影響數據或者被數據所影響的任何個人和團體，例如：數據架構團隊、業務團隊，DBA等等。
（2）數據治理辦公室：數據治理日常運行的溝通、協調機構，需要推動相關制度的落實、監控日常工作開展情況，推動問題的解決等。
（3）數據管家團隊：負責各自領域數據的管理工作，制定數據的業務規則，採集數據和應用數據來支持工作，並負責自身數據相關質量問題的解決。
2.3 非侵入式數據治理體系
Robert S.Seiner是國際數據治理領域的知名專家，根據對數據治理領域常見痛點的總結，結合自身數據治理經驗的總結，提出了非侵入式數據治理模式《Non-invasive Data governance》，這種模式強調一種自下而上的數據治理方式，和DMBOK、DGI等方面的模式有顯著區別，並在國際上有很大的影響力。
非侵入式數據治理模式的主要特點如下：
（1）數據管理專員是根據當前的工作職責而識別出來的，並對其工作職責進行規范化，而不是讓他感覺到給他增加了新的工作任務。
（2）在現有的策略、流程和方法之上增加數據治理控制的功能，而不是引入新的流程或者方法。
（3）數據治理是統一支持企業范圍內所有的數據集成、風險管理、商業智能和主數據管理等活動，而不是在各自的領域施加不同的控制。
（4）需要讓高層領導者了解這是一種實用的、對現在沒有改變的，高效的數據治理模式，可以協調數據所有者之間的關系，強調把數據當做企業資產進行管理的方式，而不是構建一套獨立的數據治理機制。
（5）非侵入式數據治理模式的關鍵點是高效的溝通，並且能夠充分利用已有的優勢。
在這種模式下，整個數據相關的角色包括操作層的數據管理專員、戰術層的主題域數據管理員、戰術層的數據管理協調員、戰略層的數據治理委員會、戰略層的指導委員會、數據治理團隊、數據治理合作夥伴等七類角色。
這些組織角色的設置和DMBOK中的設置有相似之處，但是在非侵入式數據治理體系中更加強調這些角色的建立是根據其當前工作職責的識別來制定的，不是新增或者重新招聘，這些角色中除了數據治理團隊之外，其他角色都是兼職人員。
3 實踐中的數據治理模式以及職責體系
數據治理相關理論對數據治理相關的職責體系進行了描述，但是企業應該如何構建職責體系沒有涉及，在實際的應用場景中，特別是國內的企事業單位，大部分都是自上而下的方式來構建各自的數據治理職責體系，更多的是參考DAMA數據治理體系中的結構設計，對於非侵入式數據治理體系這種模式國內的實踐案例不多。
數據治理職責體系在國內企業中主要存在兩種類型四種模式：
（1）實體組織類型：獨立數據管理組織模式，IT部門下屬數據管理組織模式。
（2）虛擬組織類型：IT部門牽頭的虛擬數據治理組織，業務部門牽頭的虛擬數據治理組織。
3.1 獨立的實體組織
獨立的數據管理組織模式是把數據業務化的一種方式，針對數據這一企業資產設立獨立的部門來集中進行數據資產的運營和管理。這種模式是完全脫離IT部門再重新建立一個獨立的數據管理部門，統一負責數據架構、數據標准、數據質量和安全等方面的管理，並且對IT部門建設項目中的數據需求、設計和變更進行管理，確保新建項目中能夠滿足公司數據管理方面的要求。同時，有的公司也會把數據分析、數據運營變現的工作放在數據管理部，從而可以把數據管理部門從成本中心轉變為利潤中心，實現從數據到利潤的變現。
這種模式強調數據管理部和技術部之間的平衡，有利於制定獨立的數據管理政策和保證相關政策的落地實施，同時明確了公司數據管理運營許可權的歸屬部門，有利於打破數據的部門壁壘，可以促進數據價值的發揮。同時，由於數據管理部門不僅僅是進行數據管理，同時也可以進行數據分析和變現的工作，業務價值比較容易體現，對於提升自身數據團隊人員的積極也有很大幫助。
3.2 IT下屬的實體組織
由於數據是信息系統的附屬物，隨著信息系統建設的逐漸成熟和穩定，很多公司為把信息化的重點逐漸轉移到數據的管理和分析應用等方面，而信息科技部門往往被認為是最了解數據的部門，因此很多公司會在信息科技部門下面成立獨立的團隊來開展數據管理的工作。這種模式很多的是問題驅動式的，由於數據分析應用過程中面臨的數據問題越來越多，迫切需要進行管理，而數據在公司內部的戰略位置還沒有非常高，所以會選擇在IT部門下設獨立的數據管理部門，在制定數據管理政策和標準的同時，推動數據質量問題的處理，可能還會承擔數據維護的工作。
這種模式下數據管理部的人員出自於信息科技部門，對信息系統就非常熟悉，了解存在的數據問題，和項目人員的溝通交流很方便，相互之間也很容易協作。但是，經常會出現以技術的視角來考慮數據管理的問題，很多數據政策、標準的落地實施常常會妥協於項目實施時間、成本等方面的約束。
3.3 IT牽頭的虛擬組織
由於成立實體的數據管理團隊對組織架構的沖擊比較大，特別是國內的央企和行政事業單位，因此成立虛擬的數據管理組織就成為很多企業採取的模式。信息技術部門往往會極力推動數據治理組織的建設，希望通過公司高層領導的支持，加強公司業務部門在數據管理工作過程中的參與度。而由於IT部門更了解信息系統，更了解技術，理所當然的就成立了由IT部門牽頭的、各業務部門參與的、虛擬的數據治理組織。這種模式會參考DAMA數據治理組織的模式，設置數據治理委員會、數據治理辦公室，業務數據管理員等架構模式，其中數據治理政策的制定、推動實施、監控和協調等主要工作會落實在數據治理辦公室，數據治理辦公室由IT部門負責落實和管理，在IT部門中有可能會指定全職的人員來進行協調和管理的工作，其他的大部分人員都是兼職的。
這種模式的優點就是對組織架構的沖擊比較小，建立成本較小。虛擬組織很容易建立，但是推動數據治理相關制度具體落地執行的難度非常大，業務部門的參與度不高，數據治理的業務價值也不容易體現，因此針對這種模式，建議數據管理部能設置專職的數據管理角色，業務部門的工作職責要能夠落實到崗位描述中。
3.4 業務牽頭的虛擬組織
這種模式是對第三種模式的演進，由於國內很多企業IT部門都是相對弱勢的部門，話語權不強，導致數據治理的制度、標准很難落實，為此，很多企業建立數據治理組織的時候會選擇一個強勢的業務部門牽頭，IT部門配合的模式，例如銀行的風險管理部門、財務部門等等。
這種模式下由於業務部門對於數據的需求和痛點很了解，比較容易體現數據治理的業務價值，同時，由於部門話語權比較強，相關的政策、標准和措施比較容易落地執行。缺點就是牽頭業務部門需要平衡本職業務工作和數據治理工作的投入，同時，由於對信息技術和數據沒有那麼了解，往往需要增加專職的數據管理員。
4 雲南電網數據治理職責體系實踐
雲南電網數據治理組織採用IT牽頭的虛擬組織形式。數據治理委員會職責由網路與信息安全領導小組履行，數據治理管理辦公室職責由網路與信息安全領導小組辦公室履行。在信息部下設置數據治理業務專員，在信息中心下設置數據治理技術專員，其他各業務部門設置數據聯絡員。
4.1 數據治理委員會工作職責
在數據戰略層面：主要負責監督數據戰略和數據政策的實施和執行情況，監控數據風險。
在數據管理層面：主要負責公司數據戰略的目標和策略、數據體系規劃、數據政策制度、數據質量、數據標准、數據需求等數據領域的重大事項審批以及監督評價。
具體職責包括：
（1）對重大數據治理相關事項進行決策，監督數據治理相關工作的開展；
（2）審批公司數據治理工作考評方案，並監督考評結果；
（3）定期向董事會報告公司數據治理相關工作情況。
4.2 數據治理管理辦公室工作職責
數據治理管理辦公室是公司數據治理工作的直接領導與組織部門，負責數據治理相關各領域、各環節的決策支持、監督執行和組織落實。其主要職責包括落實數據治理決策層分配的工作，制定並審議數據治理相關工作流程和各項制度，組織推進公司各部門及基層單位開展數據治理工作。具體職責包括：
（1）審議數據治理工作相關的制度和細則及工作流程；
（2）指導數據標準的編制、執行、變更、復審的協調、決策等管理工作，審查數據標准相關方案，審議數據標准相關的重大事項等；
（3）定期向數據治理決策層匯報公司數據治理工作情況；
（4）負責審議並指導數據治理執行層工作並聽取匯報；
（5）指導數據治理工作考評方案制定，並檢查數據治理工作評結果。
㈣ 目前主流的數據治理平台有那些。
睿治數據治理平台是億信華辰完全自主研發的、開創性的、一站式綜合數據治理整體解決方案。睿治是全國唯一實現了數據治理場景全覆蓋的突破性產品，九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，以創新的方式保證了企業的業務數據在採集、匯總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、准確性、一致性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特徵的數據治理體系。
睿治始終站在國內頂尖梯隊，廣泛應用了MQ、分布式計算、zookeeper等最新技術。同時引領國內行業發展趨勢：
1、數據質量自動探查，內置常規數理統計演算法支持綁定機器學習演算法；
2、數據關系智能構建，基於存儲過程、sql、資料庫定義，自動理解數據之間的關系；
3、資產目錄主動感知，活化更新等先進技術，確保成為當之無愧的領頭羊。
㈤ 企業數據治理的重點和難點
1.需要企業高層支持，將數據治理工作放在企業重點工作中，保證對數據治理項目人力物力的投入，提高數據治理相關部門和人員的執行力。 2.建立完善的數據治理組織，數據治理管理制度，並明確組織內各角色的職責。數據治理團隊可由業務部門牽頭，IT部門聯合組成，然後結合企業的現狀，制定相應的管理辦法、管理流程、認責體系、人員角色和崗位職責等，頒布相關的數據治理的企業規章制度 3.建立數據規范。數據規范是指對企業核心數據進行有關存在性、完整性、質量及歸檔的測量標准，為評估企業數據質量，並且為手動錄入、設計數據載入程序、更新信息以及開發應用軟體提供的約束性規則，數據規范一般包括數據標准、數據模型、業務規則、元數據、主數據和參考數據。 4.需要功能強大的數據治理工具。數據治理需要在數據採集、處理、分析、應用到歸檔銷毀的全生命周期里，對數據的質量、數據標准進行管控，為企業提供規范統一且高質量的數據資產。數據治理工具包括元數據管理工具、主數據管理工具、數據標准管理工具、數據質量管理工具等，億信華辰自主開發的睿治數據治理平台包含元數據、主數據、數據質量、數據標准、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期九大功能模塊，各功能模塊可按照企業實際需求自由組合，是目前市面上最成熟且功能最強大的數據治理平台工具。
㈥ 數據治理包括哪些方面
數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。
數據治理的全過程
數據治理其實是一種體系，是一個關注於信息系統執行層面的體系，這一體系的目的是整合IT與業務部門的知識和意見，通過一個類似於監督委員會或項目小組的虛擬組織對企業的信息化建設進行全方位的監管，這一組織的基礎是企業高層的授權和業務部門與IT部門的建設性合作。從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、後端業務資料庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統）。從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合