dama数据治理知识体系解读

dama数据治理知识体系解读

数据治理是一个全面的数据管理框架，通过明确的、流程、标准和指南，确保数据的正确性、可靠性、安全性、有效性和可扩展性。它涵盖了数据整合、数据分析、数据备份、数据性能、数据隐私和数据安全等各方面的问题。本文将详细介绍DAMA数据治理知识体系。

1. 数据治理框架

DAMA数据治理框架由六个互相关联的部分组成：组织、角色和责任、策略、标准和规则、技术架构和数据资产。这些部分共同构成了数据治理生态系统，可以支持组织在数据治理方面制定目标、实施程序和评估进展。

组织：数据治理需要明确的组织结构，包括管理层、数据所有者、数据管理员、数据用户和数据策略者。这些成员应该共同参与数据治理决策，制定明确的数据治理流程和相应的。

角色和责任：每个成员都应该明确其在数据治理中的角色和责任，并且有清晰的责任和权力分配。

策略：数据治理的应该与企业战略保持一致，同时考虑到监管和法规要求，以确保数据的有效和安全使用。

标准和规则：标准和规则有助于确保数据的一致性和完整性。它们可以涵盖数据定义、数据分类、数据质量、数据审计等各个方面。

技术架构：数据治理需要一个可以支持数据管理的技术基础设施。这包括数据架构、数据模型、数据字典、数据仓库、ETL平台等。

数据资产：数据资产是数据治理的核心目标，因为数据本身是治理的核心。数据资产可以包括数据元素、数据剖析、数据地图等，这些都应该被管理和维护。 2. 数据质量管理

数据质量是数据治理中非常重要的方面，它用来描述数据是否准确、完整、一致和可信。数据治理的质量管理模型应该建立在数据管理框架之上，包括数据质量管理体系的组织、角色、策略、标准和规则、工具和技术等。

组织：数据质量管理体系需要一个明确的组织结构，包括数据质量委员会、数据管理部门和数据用户。

策略：数据质量管理需要与业务目标保持一致，制定详细的数据质量策略和计划，并且定义数据质量指标和度量标准。

标准和规则：数据质量管理需要遵守标准和规则，规范数据的定义和分类、规范数据的输入和输出、规范数据的质量和清洗等方面。

工具和技术：数据质量管理需要支持数据质量的工具和技术，包括数据质量测试、数据清洗、数据改进和数据监控等方面。 3. 数据分类和术语定义

在数据治理中，数据分类对于数据资产的管理和使用非常重要。数据分类可以使数据被更好地组织和识别，便于集成、迁移和治理。为了更好地管理数据分类，需要定义一套明确的术语和定义。

数据分类可以按主题、功能、业务领域、地理区域、机构部门、数据类型等方面进行分类。数据术语也应该定义，包括数据元素、数据模型、数据字典、数据血统等方面。 4. 数据隐私和安全

数据隐私和安全是数据治理中不可忽视的方面。数据隐私需要考虑到保护个人隐私和数据的敏感性。数据安全需要考虑到保护数据的机密性、完整性、可用性和可靠性。 数据隐私和安全策略需要与组织的业务目标保持一致，制定明确的控制策略和应急计划。需要确定数据的敏感性级别，其中包括公开、内部、机密和专用等级别。需要制定数据隐私和安全规则，包括身份验证、访问权限、加密、备份和恢复等方面。

数据资产管理是数据治理中的核心，它包括数据资产的识别、注册、发现、分类、分析等方面。数据资产管理需要确保数据的可用性、安全性和有效性。

数据资产管理的目标是确保数据资产的管理和维护，包括数据分类、数据字典、数据元素、数据血统，以及数据访问权限等方面。数据资产管理需要支持数据资产的发现和识别，包括创建数据地图、数据清单和数据目录等方面。需要制定数据治理策略、标准和规则，确保数据资产的数据质量、集成和规范。

总之，DAMA数据治理知识体系是一个完整的数据管理框架，它涵盖了组织、角色和责任、策略、标准和规则、技术架构和数据资产等多方面的问题。通过采用这套框架，企业可以有效地管理数据，以最大限度地推动业务发展。