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數字化轉型能夠激發企業生產力，提升客戶滿意度、降低成本、提高產品合格率等等，已經成為各行各業的必然趨勢，而數據治理作為數字化轉型的基礎，成為大家廣泛關注的問題。在“2021中國數字化年會”的數據管理論壇上，DAMA中國理事、神州信息首席數據官黃萬忠為大家分享了國際數據管理協會(DAMA)的數據治理工作成果與經驗。

DAMA數據管理知識體系

國際數據管理協會(DAMA)是一個全球性的非營利性專業組織，由數據管理和相關的專業人士組成。協會自1980年成立以來，一直致力于數據管理和數字化的研究、實踐及相關知識體系的建設，先后發行了《DAMA 數據管理字典》和《DAMA數據管理的知識體系》等。“數據為王，治理先行。數據是黃金、是石油，也是數字經濟的基礎;但是如果沒有管理，數據不可能成為黃金，甚至還有可能會成為巨大的風險”，是DAMA一直秉承的理念。

圖：DAMA數據治理車輪圖

數據治理的核心分為業務和技術兩層面。數據的制度、文化、戰略等指引著數據工作的方向。在業務層面，基于數據保護、元數據管理、質量管理等系列基礎工作，進行規劃和設計、啟用和維護、使用和強化的數據全生命周期管理。在技術層面，數據治理包含數據建模和設計、數據存儲和操作、數據安全、數據集成和互操作、文件和內容管理、參考數據和主數據、數據倉庫和商務智能等十大子內容。

DAMA數據管理的12項原則

圖：DAMA數據管理的12項原則

如何開展數據管理和數字化轉型，DAMA提煉出數據管理的12項原則：

1、數據是有獨特屬性的資產。數據是一種資產，但因為具備可復制性、虛擬等特性，相比其他資產在管理方式的某些方面存在很大差異，對比金融和實物資產，其中最明顯的一個特點是數據資產在使用過程中不會產生消耗。在國內，數據資源、數據資產、數據資本的概念不斷被提及，其中數據資產具備經濟價值。

2、數據的價值可以用經濟術語來表示。將數據稱為資產意味著它有價值，雖然有技術手段可以測量數據的數量和質量，但還未形成標準來衡量其價值，想要對數據做出更好決策的組織應該開發一致的方法來量化該價值，還應該衡量低質量數據的成本和高質量數據的好處。例如，基于成本、基于市場價值、基于經濟價值的數據價值評估模型。數據資產管理以金融業為代表，逐漸形成數據資產管理、數據資產運營、數據資產服務的體系。而數據價值評估屬于資產運營部分的重要環節。

3、管理數據意味著對數據的質量管理。確保數據符合應用的要求是數據管理的首要目標，為了管理質量組織，必須了解利益相關方對質量的要求，并根據這些要求度量數據。數據管理方法論的形成不能僅限于紙上談兵，最終目的是提升數據質量、發揮數據資產價值。

4、管理數據需要原數據。管理任何資產都需要擁有該項資產的數據(員工人數、賬戶號碼等)，用于管理和如何使用數據的數據都稱為元數據，因為數據無法拿在手中或觸摸到，要理解它是什么以及如何使用它，需要以元數據的形式定義這些知識，元數據源于與數據創建、處理和使用相關的一系列流程包括架構、建模、管理、治理、數據質量管理、系統開發、IT 和業務運營以及分析。

圖：DAMA的數據體系質量基本框架

能否自動或者半自動的實現元數據處理、能否自動解析數據關系達95%以上、能否自動進行標簽目錄的分類等，都是評判數據管理很重要的領域。企業的數據管理項目應該如何進行?是實施先行還是工具先行?在任何企業的數據管理發展過程中，首先會關注基礎數據的使用，此時建模設計等工作比較重要;接下來的每個階段都會設立不同的目標，采取不同的方式來實現。企業的數據管理工作應該因地制宜，先評估后選擇合適的方法進行實踐。

5、數據管理需要規劃。即便是小型組織也可能有復雜的技術和業務流程藍圖，數據在多個地方被創建，且因為使用需要在很多存儲位置間移動，需要做一些協調工作來保持最終結果的一致，需要從架構和流程的角度進行規劃。其中，自下而上的基于數據應用產品的設計很重要。許多企業數據管理項目的失敗可能源于領導對于數據治理的重要性不甚了解。對此，首先要做培訓宣貫和速贏計劃，爭取在短時間內有些結果顯現，為領導和業務部門增加信心，從而反饋數據管理團隊進一步往前推廣。技術問題相對來說比較容易解決。

6、數據管理須驅動信息技術決策。數據管理和信息技術管理緊密結合，管理數據需要一種方法確保技術服務于數據戰略需求。數字化轉型應該由業務部門來驅動，由IT部門來做許多工作的具體執行。

7、數據管理是跨智能的工作。數據管理需要一系列的技能和專業知識，因此單個團隊無法管理組織的所有數據，數據管理需要技術能力、非技術技能以及協作能力。數據治理涉及業務流程的多方面改造、存在客戶一致性等問題，需要一個督導的角色貫穿項目始終。

8、數據管理需要企業級視角。雖然數據管理存在很多專用的應用程序，但它必須能夠有效地被應用于整個企業。為求方便，我們可能會實施自下而上的部門級管理，但必須和企業整體規劃相結合。

9、數據管理需要多角度思考。數據是流動的，數據管理必須不斷發展演進，以跟上數據創建的方式、應用的方式和消費者的變化。

10、數據管理需要全生命周期管理。不能同于以前只關注數據服務，而應從數據的采集、傳輸、存儲、處理、共享和消費的全周期循環下進行數據管理工作。

11、數據管理需要納入與數據相關的風險。數據除了是一種資產外還代表著組織的風險，數據可能丟失、被盜或誤用，組織必須考慮其使用數據的倫理影響，數據相關風險必須作為數據生命周期的一部分進行管理。

12、有效的數據管理需要領導層承擔責任。數據管理涉及一些復雜的過程需要協調、協作和承諾，為了達到目標不僅需要管理技巧，還需要來自領導層的愿景和使命。數據管理和數字化轉型是一把手工程，需要建立數據認責機制，需要建立企業的數據文化。

隨著企業數字化轉型已成必然、數據治理工作的推進，數據管理專業人士需求劇增。根據賽迪智庫的研究發現，2025年中國大數據核心人才缺口將達230萬。DAMA與國外教育行業合作，例如，哥倫比亞大學、愛丁堡大學、東京大學合作，致力于數據人才的培養。