第2篇　体系篇

本书在借鉴国际数据管理协会（DAMA International）数据管理知识体系的基础上，结合行业标杆企业的最佳实践经验，形成了具有行业特色的工业企业数据治理体系，如下图所示。本体系架构以数据管控为核心，通过数据管控统领数据治理的10大职能领域，包含数据战略、数据架构、主数据管理、元数据管理、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、数据开放与共享。

1. 数据管控

数据管控是数据治理体系的基础。10大数据治理职能都需要数据管控管理，数据管控能力在很大程度上直接影响数据治理目标的达成，以及制度、流程、绩效和相应的标准规范的落地执行，所以数据管控也是整个数据治理体系的核心。

2. 数据战略

数据战略是企业数据工作开展的目标指引，定义数据工作的方向、愿景和原则。从管理层出发，自顶向下地全局部署数据管理规范，从而形成全面的标准规则体系和落地执行流程。

3. 数据架构

数据架构是用于定义数据需求，整合和控制数据资产，与业务战略相匹配的一套整体构件规范，主要包括企业数据模型设计和数据资源分布管理。

4. 主数据管理

主数据是指满足跨部门业务协同、反映核心业务实体状态属性的基础信息。主数据相对于交易数据而言，属性更稳定，准确度要求更高，且可唯一识别。

主数据管理主要通过一系列规则、应用和技术对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统地使用和共享一致的主数据，提供来自权威数据源的、协调一致的高质量主数据，降低运维成本和管理复杂度。

5. 元数据管理

元数据是描述数据的数据，用于对信息资源进行描述、解释、定位等，更方便检索、管理。比如数据的责任人、存取路径、保密级别、访问权限等信息都是元数据。

元数据管理包括规划、实施和控制活动，以便能够访问高质量的集成元数据，包括定义、模型、数据流和其他至关重要的信息。

6. 数据指标管理

数据指标是衡量目标的方法，即预期中打算达到的指数、规格、标准，一般用数据表示。例如：销售收入活期存款金额、委托贷款余额等是数据指标。

数据指标管理是指通过对与企业若干个核心和关键业务环节相互联系的统计数据指标的全面化、结构化、层次化和系统化的构建，满足企业找指标、理指标、管指标、用指标的需要。

7. 时序数据管理

时序数据是指时间序列数据，是按时间顺序记录的数据列，在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以是时点数。

时序数据管理主要通过对时序数据的采集、处理和分析来帮助企业实时监控企业的生产与经营过程。

8. 数据质量管理

数据质量管理包括规划和实施质量管理技术，以测量、评估和提高数据在组织内的适用性，提高数据对业务和管理的满足度。

9. 数据安全管理

数据安全管理是为了确保数据隐私和机密性得到维护，数据不被破坏，数据能被适当访问。通过采用各种技术和管理措施，保证数据的机密性、完整性和可用性。

10. 数据交换与服务

数据交换与服务是指与数据存储、应用程序和组织之间的数据移动及整合相关的过程。制定相应的数据交换与服务标准，针对不同的场景合理采用相应的数据交换与服务技术，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。

11. 数据开放与共享

数据开放与共享主要是指开展数据共享和交换，实现数据内外部价值的一系列活动。数据共享管理包括数据内部共享（企业内部跨组织、部门的数据交换）、对外开放（企业之间的数据交换）。