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【大咖观点】企业数据管理体系参考框架

复杂组织体架构EA2019-03-19 14:02:00

数据资产日益受到各国政府、全球企业和社会各界的高度重视,数据产业蓬勃发展,令人眼花缭乱的新概念、新技术不断涌现。新形势下,一些企业表现出先声夺人的气势,大规模投入相关建设,另外一些企业则诚惶诚恐、手足无措。无论如何,我们已经身处一个崭新的时代——DT 时代,数据管理事实上已经成为企业不得不系统思考的话题。若想有序推进数据技术相关应用,持续收获数据价值,需要建立一套完备的管理体系。

当前,并没有一本实用的“指南”来教授企业一步一步建立和维护自己的数据管理体系,不过,国际上有几个著名的框架可以作为参考。

一、 DAMA—DMBOK 数据管理知识体系框架

DAMA 是国际数据管理协会的英文简称,成立于1988 年。多年来,致力于企业信息和数据管理的研究、实践及相关知识体系的整理,在数据管理方面有极为深厚的知识沉淀和丰富的经验。近来出版了业界权威著作“The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge”一书(简称DMBOK),中文版名称为《DAMA数据管理知识体系指南》。

DMBOK 将一个企业的数据管理划分为十个职能域(随着其版本的升级,职能域的划分会有调整),如下图:

从上图的中心“数据治理”开始,按顺时针方向,从12点钟位置起依次为:数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。

针对上述十项职能的每一项职能,DMBOK 通过七个

环境元素进行详细描述,分别是:目标和原则、活动、主要交付物、角色和职责、技术、实践和方法、组织和文化。这种描述方法,能够帮助企业全面地理解每一项数据管理职能,如WHAT、WHO、HOW 等。

二、 SEI—DMM 数据管理成熟度模型

DMM(Data Management Maturity)模型由卡耐基- 梅隆大学旗下机构CMMI 研究所以能力成熟度模型集成(CMMI®) 的各项基本原则为基础开发。

DMM 模型能够提供实现组织利益与IT 相互匹配的一套最佳实践标准,制定让数据管理战略与单个商业目标相一致的路线图,从而确保能很好地管理并运用关键数据资产。

DMM 将数据管理的过程划分为六大类,分别是:数据管理战略、数据质量管理、数据操作、数据平台和架构、数据治理、支撑流程。根据每个类别过程的特征,具体细分为25 个过程域(见下表):

DMM 针对每一个过程域都定义了成熟度的衡量标准,分为:未执行(0 级)、可执行(1 级)、可管理(2级)、已定义(3 级)、可测量(4 级)、优化管理(5 级)。

企业参考该模型可以建立数据管理成熟度衡量指标体系,借助成熟度评价持续提高数据管理水平。另外,国际上还有EDM Council 发布的DCAM(The Data Management Capability Model 数据管理能力成熟度模型)等其他参考框架。

三、 建议

不同的开放组织对数据管理的过程划分既有共性也有差异,建议企业采用复杂组织体架构(Enterprise

Architecture,EA)方法将数据管理与企业战略、经营目标对准,开展数据管理的顶层架构设计。在架构设计基础上,综合国际上典型的框架开展数据管理业务模型和流程设计,参考DMM 模型建立各项数据管理职能的成熟度评价标准,定期开展自我评价,持续改进数据管理体系。

梁建交

航空工业信息技术中心(金航数码)副总工程师

信息化咨询业务领军人物,TOGAF认证的企业架构师

在IT规划、数据架构规划方面拥有丰富的实战经验,曾负责航空工业陕飞、西航、一飞院等航空企业、兵器201所、船舶701所、717所、719所、航天7102、7103厂、211厂等军工企业的信息化咨询项目;曾主持航空工业信息资源规划方法研究、603所信息资源规划实施方案设计和陕飞数据中心规划与建设项目。


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