特定数据域的数据治理最近成为各个行业的焦点。

一 什么是数据治理

如果你问一个房间里的二十个人什么是数据治理，你可能会得到二十种不同的答案。他们都可能没有错，这就是它的美妙之处。根据个人的知识、经验、教育以及数据治理如何在自己的组织内有机地形成，定义的范围可以从非常简单到复杂。虽然基本数据治理框架与行业无关，但它也不是万能的，应该根据当前的业务需求进行灵活调整。简而言之，数据治理是协调人员、流程和技术的艺术，以确保数据适合目的、安全且可供授权用户轻松访问。

二 什么是数据域

数据域是指组织业务职能相关的数据的逻辑分组。数据域也称为数据区。一些示例包括员工、产品、客户、顾客、消费者、供应商和设施。

三 什么是特定数据域的数据治理

特定于域的数据治理正是指管理组织内一个或多个数据域的数据。在这里，优先数据域得到充分关注，并根据治理进行定制，而不是通用的企业范围数据治理。这些数据域在组织的业务线、职能和产品中得到一致的管理。

四 特定数据域数据治理的优势是什么

特定于数据域的数据治理可帮助组织立即关注最关键的数据域或问题数据域，并针对数据域进行定制。这有助于快速实现目标业务成果，进而提高业务的接受度。但这不应取代企业数据治理，因为特定数据域的数据治理仍需要处于高级企业范围数据治理政策、标准、程序和指南的范围内。

五 如何从头开始建立特定数据域的数据治理

以下是一些针对数据域数据治理领导者和新数据域领导者的指南，用于从根本上建立特定数据域的数据治理。尽量保持简单、可持续。

(一)确保高层领导的支持

了解为域建立数据治理的触发因素/需求。评估当前的治理状态、所需的成熟度以及实现目标所需的条件。利用现有的任何标准数据治理成熟度模型或创建特定数据域的治理模型。

利用上述分析的支持数据制定令人信服的数据域业务案例。

确保各级高级管理层对该计划的支持。当采用自下而上的方法来建立数据治理时，需要高级领导层的自上而下的支持，以获得业务和其他利益相关者的参与、兴趣和支持。

(二)进行业务探索

首先与该数据域的主要利益相关者团队召开会议。了解人员、流程和技术方面的差距，以及如何弥补这些数据域差距。

为每个数据域收集尽可能多的业务知识。了解域的总体情况、域的独特之处以及需要在哪些方面为每个域定制治理活动。这将有助于制定有关如何在域空间中建立治理和制定路线图的策略。

(三)收集/创建域清单

确定域的记录系统。识别/定义可在整个组织中使用的域的权威来源。

创建主数据、参考数据、上下游系统、业务所有者等的清单。收集/要求创建或更新数据字典、数据模型和数据域系统集成图。

与关键利益相关者团队合作，确定该数据域的关键数据元素数据域(CDE)。了解关键性的基本原理、这些元素与团队相关的业务流程以及任何适用的法规。由于监管要求是不容谈判的，因此监管型数据域CDE数据域在治理方面具有更高的优先权。

创建业务术语表，从优先的数据域CDE数据域开始。召开工作组会议来收集业务定义、数据质量规则、指标、目标和阈值。这有助于实现特定数据域数据治理的显着优势，即跨组织内的业务/职能建立通用且一致的定义、数据质量规则和衡量标准，提供数据域的整体视图。

收集创建或修改关键域属性的关键业务流程的流程图。这将有助于解决数据问题、确定角色和职责、建立标准等。

利用市场上可用的工具来构建企业和域数据目录、数据沿袭、数据质量管理、域仪表板等。系统之间的集成有助于提高用户适应性。

(四)正式确定数据角色和职责

确定应到位的关键数据角色，例如数据所有者、支持者、数据管理员、消费者、数据保管人等。

虽然是否需要数据所有者等特定角色存在争议，但重要的是要了解什么对组织、数据域有意义，并相应地配置。拥有域数据所有者有助于为整个组织的域数据制定总体愿景、策略和指导。可以有一个由数据所有者组成的下一级委员会，由特定标准(如功能区域)标识，与域数据所有者保持一致

识别特定数据域的数据管理员有助于将他们带到一个通用平台上，特别是当他们位于不同的企业时。

概述职责、与关键数据角色确定的人员进行同样的讨论，并获得相互理解和接受，是形成一个提供透明度、信任、工作和维持的结构的关键。

正如《非侵入式数据治理》一书中提到的那样，人们很可能已经在以非正式的方式承担数据角色并履行职责。数据治理所做的就是使这一过程正式化，并围绕它建立一个结构，以便从数据角度明确谁负责什么，并简化沟通。这应该以非侵入性的方式完成，因为如何完成通常决定了程序的成功。向承担数据角色的成员解释他们如何履行职责、他们为组织带来的价值、这将使他们、其他跨职能利益相关者和组织受益的示例。

(五)建立数据域数据治理委员会

打破障碍

了解存在的组织和数据孤岛。通过建立一个治理委员会来打破孤岛，该委员会在整个组织中负责每个数据域的关键数据角色。数据域委员会与企业数据治理委员会之间应存在虚线。建立有规律的节奏。

说同一种语言

获得业务定义的批准，并将其放在组织内每个人都可以访问的集中存储库中。这有助于建立对业务术语的共同理解并使用相同的语言。数据域

制定标准

建立政策、标准、程序和指南来管理主数据、参考数据、数据质量，并定义域生命周期每个阶段所需的控制。这将有助于从一开始就确保良好的数据质量，明确现有数据所需的数据清理，并确定这些项目的优先级。注意：虽然拥有特定于数据域的数据标准固然很好，但请确保您拥有完善的企业范围标准，并且数据域数据标准属于这些标准的范围。

制定实施计划以有效执行标准。

支持企业能够治理数据

数据治理团队通过将人员、流程和技术结合在一起来实现治理，但数据的实际治理主要由业务来完成。对业务利益相关者进行数据治理方面的教育，并为他们提供所需的支持，以便他们能够有效地做到这一点。

确保委员会以业务为中心，并得到数据域IT数据域和其他支持/支持团队的足够支持。

有一个坚实的路线图

共同制定域名治理路线图并定期报告进展情况。

拥有软指标和智能指标来显示数据治理计划的成功。

(六)文化影响

寻找机会影响数据驱动的文化，并将数据视为企业资产。为用户社区提供支持，根据他们所扮演的数据角色，根据需要建立/提高他们的数据域数据素养。这将帮助他们了解数据、数据给组织带来的价值，并利用数据让组织内的事情变得更好。

使用参考系统为授权业务用户提供对数据的轻松访问，并提供有关数据报告、可视化和分析工具的培训。当他们能够根据需要对数据进行切片和切块时，他们可以有效地将其用于运营报告、决策制定，并轻松、尽早地识别数据问题。

有效运行委员会、项目的早期成功以及定义标准有助于影响对数据采取主动而不是被动的方法的文化。

(七)数据治理评审

建立一个流程，由数据域委员会审查和批准关键的开发项目/数据库更改，同时确保这不会成为所需更改的瓶颈。

他的目标是建立一个循环流程，在实施变更之前从数据方面考虑不同的观点。

在批准继续之前：

确保所制定的标准在拟议的实施中得到遵守。

找出任何差距并从请求团队那里获取补救计划。

(八)数据质量监控和仪表板

这里的重点是跨业务线、产品、功能等监控每个数据域的数据质量，并使用仪表板提供每个数据域的数据质量的整体视图。

利用定义的数据标准以及为优先数据域CDE数据域收集的数据质量规则、指标、目标和阈值，了解究竟是什么使数据适合每个数据域的目的。确认您在域委员会内的理解。请记住，这是时间点理解。未来的标准、要求以及使数据适合目的的因素总是可能发生变化，因此请做好根据需要进行更改的准备。适应变化的敏捷性将有助于该计划进一步推进。

建立衡量和监控数据质量的流程，并创建清晰显示数据质量的简单仪表板。将特定日期的数据质量作为基线，并显示一段时间内的改进情况。

与委员会成员一起审查仪表板，以确保捕获所有必需的指标、确定优先级、指定目标和阈值限制、进行监控并制定数据质量改进计划。

除了所需的数据清理项目外，还利用任何现有的和经常性的审计流程来确保数据在未来的基础上准确无误。

有时，糟糕的数据质量可能纯粹与流程相关。在这些情况下，采取某些控制措施应该会有所帮助。

(九)建立跨职能合作伙伴关系

与信息风险与安全、企业架构、业务流程和其他共享服务建立合作伙伴关系，以确保这些其他数据域了解您优先考虑治理的数据域、它们的框架如何与域交互，并确保彼此的标准不存在冗余或冲突。

总之，特定数据域的数据治理为组织提供了显着的优势，有助于有针对性、量身定制并快速关注治理方面感兴趣的数据域，提供跨业务、职能、产品、数据域的整体视图。等等，包括业务定义、数据标准、数据质量规则和指标、域数据管理流程之间的一致性、域共享服务之间的一致性等等。数据域数据域