数据治理体系
㈠ 数据治理管理平台有哪些
目前我知道市面上的数据治理平台有：
亿信华辰-睿治数据治理平台
睿治是一款覆盖数据全生命周期的数据治理平台，它通过对数据从创建到消亡的全过程的监控和治理，实现数据的统一管理，为企业保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，从而帮助客户建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。
石竹软件-石竹数据治理平台
普元元数据管理平台已经具有在多家银行成功实践经验，可以应用到银行、保险、证券、基金、政府和制造等不同行业的领域
普元信息-普元数据质量管理平台
分析功能包括血统分析、影响分析、映射分析、差异分析、表重要程度分析等，能帮助技术人员/业务人员更好地了解现有信息数据存在状况与质量状况，为数据管理定义与维护提供有效的支持。分析功能多以图形方式直观展现。
㈡ 企业怎样建立完整的数据治理体系
大数据智能时代，管理不再是传统的做法，一套完善的数据管理体系是企业长远要生存的必须择决。我们的生活已经离不开大数据，企业的数据管理不仅能提高员工的工作效率，提高员工的积极性，管理成本也是大大的减少，又能实现管理轻松，解放老板！
那怎么样才能建立和制定完善的大数据制度标准化？其实很简单，在原来的企业架构上导入数据积分管理即可，不必大刀阔斧的改革，方便省时。怎样做？首先根据每个不同部门、岗位、职责等制定标准的积分规则，如下图
在积分管理系统上根据分类，设置企业文化、工作职责、规章制度、能力等积分规则。例如企业文化规则的制定：
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导入规则后，就可根据每个的员工的所作所为点击加入积分，自动录入自动汇总排名，每个员工有自己的账号，实时了解积分状况，起到相互攀比，相互激励的作用，积分跟升职、奖金、涨工资、福利待遇、评奖评优，甚至可以跟一切奖励机制挂勾。更可配合薪酬制度一起使用
A.将工资细分模块，根据目标完成度，发放相应工资，充分激励能者多劳，减少企业闲耗。
B.根据不同职位，设置不同比重的薪酬架构，最大程度激励员工积极性。
C.每个职位的绩效考核，必须有明确的数据指标作为标准，以结果为导向，员工的激励与压力并行。
当然薪酬设计要掌握平衡点，这个很重要。
积分有多样的换算方法，有按产值、按天数、按事件等换算方法，符合多样的企业使用。
员工的行动有数据指引，做的好的奖励积分，鼓励员工再接再厉，是认可员工的最有效做法，员工做错了实行扣分提醒教育，比扣钱更容易接受，毕竟积分可以再挣回来，积分越高，员工的成就感越强，地位越高，归属感越强，这是金钱无法做到的另一优点。数据化积分管理公示平台可对公司的运营状况了如指掌，支持移动端，实现轻松管理，解决了传统的人盯人管理的困境，解放老板却又业绩提升。时代变迁，各行各业的企业转变传统管理，引入数据化积分管理，利用积分激励员工争着做事、多做事，帮助公司有效管理！
㈢ 如何构建数据治理模式中的职责体系
1 、随着大数据热潮的不断兴起，数据资产概念已经被越来越多的企业所接受，大部分企业开始重新审视自身所拥有的数据，对内加强数据对于公司业务模式创新、流程优化、精细化营销等场景下的应用，对外探索各种数据价值变现的途径，为公司在市场化竞争的环境下提升竞争力提供支撑和助力。在这个背景下，数据治理的概念也引起了越来越多单位的重视，特别是金融、通信和能源等国内信息化相对领先的行业，这些行业中的大部分单位已经把数据当做一项重要资产来进行管理，从组织、制度、流程和技术等多个方面入手展开数据的汇总、管理和应用的工作。
2、相关数据治理理论以及职责体系的定义
2.1 DAMA数据治理体系
国际数据管理协会DMBOK一书中对数据治理的定义如下：“数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理指导其他数据管理职能如何执行，是在数据管理之上的更高一层的规划和控制”，从中可以看到DMBOK把数据相关的活动划分为数据治理和数据管理两部分，其中数据治理重点关注于整体制度的规划、监控和执行，用于指导和规范数据管理工作的开展。而数据管理工作是针对数据运营和操作所展开的日常活动，例如：数据架构设计，数据标准和数据质量管理等等。
数据治理处于数据管理的核心位置，包括了数据战略、组织和角色、政策和标准等等，在组织和角色方面，DMBOK提出了数据治理的“三权分立”模式。数据治理包括立法职能（策略和标准）、司法职能（问题管理）和行政职能（管理、服务与合规）：数据治理机构的职责包括设置策略、标准、架构和规程，以及解决数据相关问题。数据管理组织的职责包括：管理、监控和执行数据政策、标准和程序，协调、维护和实施数据架构。如图1所示。
在这个模式中，DMBOK强调数据治理的立法司法和执行之间的独立和相互制衡，这是数据治理模式三权分立中的关键点。DMBOK明确提出了首席数据官、数据治理委员会、数据治理办公室、数据管理管理专员等概念，对企业数据治理工作的开展起到了很大的推动作用。但是DMBOK对于三权分立模式如何在企业中落地实施着墨不多，这也需要根据企业规模、管理模式方面的特征来进行具体的落地实施。
2.2 DGI数据治理体系
数据治理研究所（DGI）提出了数据治理的简单定义和复杂定义。简单定义为，数据治理是对数据相关事务行使权力并进行决策的一系列活动。复杂定义为，数据治理是关于数据信息的决策权和责任制的体系，并按照共同约定的体系模型落地实施。该模型对数据信息的相关环境、人员、时间和方法、行动都进行严格、明确的定义，实现正确的人员在适当时间对合适环境中的相关数据，按照定义的方法采取必要的行动，确保数据满足规范要求。
在数据治理组织方面，DGI认为一个公司的数据治理组织主要有以下三部分组成：
（1）数据利益相关人：有可能影响数据或者被数据所影响的任何个人和团体，例如：数据架构团队、业务团队，DBA等等。
（2）数据治理办公室：数据治理日常运行的沟通、协调机构，需要推动相关制度的落实、监控日常工作开展情况，推动问题的解决等。
（3）数据管家团队：负责各自领域数据的管理工作，制定数据的业务规则，采集数据和应用数据来支持工作，并负责自身数据相关质量问题的解决。
2.3 非侵入式数据治理体系
Robert S.Seiner是国际数据治理领域的知名专家，根据对数据治理领域常见痛点的总结，结合自身数据治理经验的总结，提出了非侵入式数据治理模式《Non-invasive Data governance》，这种模式强调一种自下而上的数据治理方式，和DMBOK、DGI等方面的模式有显著区别，并在国际上有很大的影响力。
非侵入式数据治理模式的主要特点如下：
（1）数据管理专员是根据当前的工作职责而识别出来的，并对其工作职责进行规范化，而不是让他感觉到给他增加了新的工作任务。
（2）在现有的策略、流程和方法之上增加数据治理控制的功能，而不是引入新的流程或者方法。
（3）数据治理是统一支持企业范围内所有的数据集成、风险管理、商业智能和主数据管理等活动，而不是在各自的领域施加不同的控制。
（4）需要让高层领导者了解这是一种实用的、对现在没有改变的，高效的数据治理模式，可以协调数据所有者之间的关系，强调把数据当做企业资产进行管理的方式，而不是构建一套独立的数据治理机制。
（5）非侵入式数据治理模式的关键点是高效的沟通，并且能够充分利用已有的优势。
在这种模式下，整个数据相关的角色包括操作层的数据管理专员、战术层的主题域数据管理员、战术层的数据管理协调员、战略层的数据治理委员会、战略层的指导委员会、数据治理团队、数据治理合作伙伴等七类角色。
这些组织角色的设置和DMBOK中的设置有相似之处，但是在非侵入式数据治理体系中更加强调这些角色的建立是根据其当前工作职责的识别来制定的，不是新增或者重新招聘，这些角色中除了数据治理团队之外，其他角色都是兼职人员。
3 实践中的数据治理模式以及职责体系
数据治理相关理论对数据治理相关的职责体系进行了描述，但是企业应该如何构建职责体系没有涉及，在实际的应用场景中，特别是国内的企事业单位，大部分都是自上而下的方式来构建各自的数据治理职责体系，更多的是参考DAMA数据治理体系中的结构设计，对于非侵入式数据治理体系这种模式国内的实践案例不多。
数据治理职责体系在国内企业中主要存在两种类型四种模式：
（1）实体组织类型：独立数据管理组织模式，IT部门下属数据管理组织模式。
（2）虚拟组织类型：IT部门牵头的虚拟数据治理组织，业务部门牵头的虚拟数据治理组织。
3.1 独立的实体组织
独立的数据管理组织模式是把数据业务化的一种方式，针对数据这一企业资产设立独立的部门来集中进行数据资产的运营和管理。这种模式是完全脱离IT部门再重新建立一个独立的数据管理部门，统一负责数据架构、数据标准、数据质量和安全等方面的管理，并且对IT部门建设项目中的数据需求、设计和变更进行管理，确保新建项目中能够满足公司数据管理方面的要求。同时，有的公司也会把数据分析、数据运营变现的工作放在数据管理部，从而可以把数据管理部门从成本中心转变为利润中心，实现从数据到利润的变现。
这种模式强调数据管理部和技术部之间的平衡，有利于制定独立的数据管理政策和保证相关政策的落地实施，同时明确了公司数据管理运营权限的归属部门，有利于打破数据的部门壁垒，可以促进数据价值的发挥。同时，由于数据管理部门不仅仅是进行数据管理，同时也可以进行数据分析和变现的工作，业务价值比较容易体现，对于提升自身数据团队人员的积极也有很大帮助。
3.2 IT下属的实体组织
由于数据是信息系统的附属物，随着信息系统建设的逐渐成熟和稳定，很多公司为把信息化的重点逐渐转移到数据的管理和分析应用等方面，而信息科技部门往往被认为是最了解数据的部门，因此很多公司会在信息科技部门下面成立独立的团队来开展数据管理的工作。这种模式很多的是问题驱动式的，由于数据分析应用过程中面临的数据问题越来越多，迫切需要进行管理，而数据在公司内部的战略位置还没有非常高，所以会选择在IT部门下设独立的数据管理部门，在制定数据管理政策和标准的同时，推动数据质量问题的处理，可能还会承担数据维护的工作。
这种模式下数据管理部的人员出自于信息科技部门，对信息系统就非常熟悉，了解存在的数据问题，和项目人员的沟通交流很方便，相互之间也很容易协作。但是，经常会出现以技术的视角来考虑数据管理的问题，很多数据政策、标准的落地实施常常会妥协于项目实施时间、成本等方面的约束。
3.3 IT牵头的虚拟组织
由于成立实体的数据管理团队对组织架构的冲击比较大，特别是国内的央企和行政事业单位，因此成立虚拟的数据管理组织就成为很多企业采取的模式。信息技术部门往往会极力推动数据治理组织的建设，希望通过公司高层领导的支持，加强公司业务部门在数据管理工作过程中的参与度。而由于IT部门更了解信息系统，更了解技术，理所当然的就成立了由IT部门牵头的、各业务部门参与的、虚拟的数据治理组织。这种模式会参考DAMA数据治理组织的模式，设置数据治理委员会、数据治理办公室，业务数据管理员等架构模式，其中数据治理政策的制定、推动实施、监控和协调等主要工作会落实在数据治理办公室，数据治理办公室由IT部门负责落实和管理，在IT部门中有可能会指定全职的人员来进行协调和管理的工作，其他的大部分人员都是兼职的。
这种模式的优点就是对组织架构的冲击比较小，建立成本较小。虚拟组织很容易建立，但是推动数据治理相关制度具体落地执行的难度非常大，业务部门的参与度不高，数据治理的业务价值也不容易体现，因此针对这种模式，建议数据管理部能设置专职的数据管理角色，业务部门的工作职责要能够落实到岗位描述中。
3.4 业务牵头的虚拟组织
这种模式是对第三种模式的演进，由于国内很多企业IT部门都是相对弱势的部门，话语权不强，导致数据治理的制度、标准很难落实，为此，很多企业建立数据治理组织的时候会选择一个强势的业务部门牵头，IT部门配合的模式，例如银行的风险管理部门、财务部门等等。
这种模式下由于业务部门对于数据的需求和痛点很了解，比较容易体现数据治理的业务价值，同时，由于部门话语权比较强，相关的政策、标准和措施比较容易落地执行。缺点就是牵头业务部门需要平衡本职业务工作和数据治理工作的投入，同时，由于对信息技术和数据没有那么了解，往往需要增加专职的数据管理员。
4 云南电网数据治理职责体系实践
云南电网数据治理组织采用IT牵头的虚拟组织形式。数据治理委员会职责由网络与信息安全领导小组履行，数据治理管理办公室职责由网络与信息安全领导小组办公室履行。在信息部下设置数据治理业务专员，在信息中心下设置数据治理技术专员，其他各业务部门设置数据联络员。
4.1 数据治理委员会工作职责
在数据战略层面：主要负责监督数据战略和数据政策的实施和执行情况，监控数据风险。
在数据管理层面：主要负责公司数据战略的目标和策略、数据体系规划、数据政策制度、数据质量、数据标准、数据需求等数据领域的重大事项审批以及监督评价。
具体职责包括：
（1）对重大数据治理相关事项进行决策，监督数据治理相关工作的开展；
（2）审批公司数据治理工作考评方案，并监督考评结果；
（3）定期向董事会报告公司数据治理相关工作情况。
4.2 数据治理管理办公室工作职责
数据治理管理办公室是公司数据治理工作的直接领导与组织部门，负责数据治理相关各领域、各环节的决策支持、监督执行和组织落实。其主要职责包括落实数据治理决策层分配的工作，制定并审议数据治理相关工作流程和各项制度，组织推进公司各部门及基层单位开展数据治理工作。具体职责包括：
（1）审议数据治理工作相关的制度和细则及工作流程；
（2）指导数据标准的编制、执行、变更、复审的协调、决策等管理工作，审查数据标准相关方案，审议数据标准相关的重大事项等；
（3）定期向数据治理决策层汇报公司数据治理工作情况；
（4）负责审议并指导数据治理执行层工作并听取汇报；
（5）指导数据治理工作考评方案制定，并检查数据治理工作评结果。
㈣ 目前主流的数据治理平台有那些。
睿治数据治理平台是亿信华辰完全自主研发的、开创性的、一站式综合数据治理整体解决方案。睿治是全国唯一实现了数据治理场景全覆盖的突破性产品，九大核心模块：元数据、数据标准、数据质量、主数据、数据资产、数据安全、数据交换、数据处理、数据生命周期等，以创新的方式保证了企业的业务数据在采集、汇总、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，全面为客户量身打造符合自身特征的数据治理体系。
睿治始终站在国内顶尖梯队，广泛应用了MQ、分布式计算、zookeeper等最新技术。同时引领国内行业发展趋势：
1、数据质量自动探查，内置常规数理统计算法支持绑定机器学习算法；
2、数据关系智能构建，基于存储过程、sql、数据库定义，自动理解数据之间的关系；
3、资产目录主动感知，活化更新等先进技术，确保成为当之无愧的领头羊。
㈤ 企业数据治理的重点和难点
1.需要企业高层支持，将数据治理工作放在企业重点工作中，保证对数据治理项目人力物力的投入，提高数据治理相关部门和人员的执行力。 2.建立完善的数据治理组织，数据治理管理制度，并明确组织内各角色的职责。数据治理团队可由业务部门牵头，IT部门联合组成，然后结合企业的现状，制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等，颁布相关的数据治理的企业规章制度 3.建立数据规范。数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，为评估企业数据质量，并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则，数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。 4.需要功能强大的数据治理工具。数据治理需要在数据采集、处理、分析、应用到归档销毁的全生命周期里，对数据的质量、数据标准进行管控，为企业提供规范统一且高质量的数据资产。数据治理工具包括元数据管理工具、主数据管理工具、数据标准管理工具、数据质量管理工具等，亿信华辰自主开发的睿治数据治理平台包含元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块，各功能模块可按照企业实际需求自由组合，是目前市面上最成熟且功能最强大的数据治理平台工具。
㈥ 数据治理包括哪些方面
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合