DMBOK2 重点章节分析（二）：数据治理

目录

0、概述

1、什么是数据治理

2、数据治理的业务驱动因素

3、数据治理组织

4、数据治理运营模型

5、数据治理活动

6、数据治理活动的度量指标

7、其他

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0、概述

第三章首先介绍了数据治理的定义，它是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。阐述了数据治理的目标，如提升数据质量、保障数据安全合规等。接着讲解了数据治理的关键要素，包括治理主体（如数据治理委员会等）和治理活动。还提到数据治理的范围涉及数据全生命周期。并且介绍了数据治理和数据管理其他领域的关系，强调它在整个数据管理体系中的核心地位，为组织有效利用数据资产提供规则和监督机制。

1、什么是数据治理

首先要深入理解数据治理与数据管理的差异，DMBOK作为阐述数据管理知识体系的书籍，其内容涵盖了数据治理领域。而数据治理在DAMA的车轮图中占据核心位置，其重要性不言而喻：

（1）数据治理处于数据管理的核心地位 : 数据治理指导其他所有数据管理职能。
（2）数据治理管理统领其他数据管理领域: 确保各项数据管理活动统筹有序开展。
（3）数据治理并非一次性工作: 数据治理必须被嵌入数据管理生命周期和基础活动中。

2、数据治理的业务驱动因素

1、数据治理最常见的驱动因素是法规遵从性，特别是重点监控行业。例如：金融服务和医疗健康

2、高级分析师、数据科学家的迅猛发展也成为新增的驱动力。

3、数据治理的驱动因素大多聚焦于减少风险或改进流程。

4、数据治理不是一次性的行为。数据治理是一个持续性的项目集。

考生需牢牢掌握上述内容，在CDGA考试中部分题目会围绕这些知识点展开。例如，考题可能会询问数据治理的业务驱动因素有哪些。另外，在特定重点行业中，法规遵从性是数据治理最常见的驱动因素，考生需要能够准确选择出金融和医疗这两个行业。

3、数据治理组织

在CDGA考试中，可能会出现这样的问题：企业是否需要上云，这个决策是由首席数据官（CDO）做出，还是由首席信息官（CIO）决定？实际上，关于是否上云的决策主要涉及技术层面的考量，因此这应该由首席信息官来决定。

同样类型的考题还包括：当需要决定数据库的选型时，这一决策是由数据管理部门负责，还是由信息技术部门负责？正确答案是，数据库的选型通常由信息技术部门来决定，因为这涉及到技术实现和系统兼容性等专业问题。

考生在应对此类考题时，需准确理解各部门的职责范围以及问题所涉及的领域属性，从而做出正确的判断。

4、数据治理运营模型

这里我们重点看下，联邦式模型。

联邦式治理结合了集中式和分布式的特点。在这种模式下，数据治理组织负责制定整体的数据治理策略和标准，而各个业务单元则根据这些策略和标准来实施具体的数据管理活动。这种模式既保持了一定程度的集中控制，又赋予了各业务单元一定的自主权，有助于在维护组织一致性的同时，满足不同业务单元的特定需求。

对于数据治理运营模型这一知识点的考核，在CDGA考试中相对较为基础。考生需识别并理解运营模型的类型有哪些：集中式、分布式和联邦式，或者询问大型集团企业数据治理通常会选择哪种，一般大型央企常采用的是联邦式。

在CDGP考试中，对这个知识点的考核难度会提高。例如，在论述题部分，考生可能需要阅读一段材料，并根据材料中的需求，绘制一个数据治理运营模型图。这就要求考生不仅要深刻理解联邦式治理的含义，还要能够根据教材中的简图，扩展并绘制出一个更复杂的联邦式数据治理运营模型图。

5、数据治理活动

1、规划组织的数据治理。

①执行就绪评估。

②探索与业务保持一致。

③制定组织触点。

2、制定数据治理战略。

①制定数据治理运营框架。

②制定目标、原则和制度。

③推动数据管理项目。

④参与变革管理。

⑤参与问题管理。

⑥评估法规遵从性要求。

3、实施数据治理。

①发起数据标准和规程。

②制定业务术语表。

③协调架构团队协作。

④发起数据资产估值。

4、嵌入数据治理。

把“执行就绪评估”在展开看下
1）数据管理成熟度
2）变革能力
3）协作准备
4）与业务保持一致

6、数据治理活动的度量指标

1、价值

1）对业务目标的贡献。

2）风险的降低。

3）运营效率的提高。

2、有效性

1）目标的实现。

2）扩展数据管理专员正在使用的相关工具。

3）沟通的有效性。

4）培训的有效性。

5）采纳变革的速度。

3、可持续性

1）制度和流程的执行情况。

2）标准和规程的遵从情况。

4、遵从法规和内部数据规范

目前众多企业纷纷参与各类数据管理成熟度认证，在这些成熟度模型当中，达到第四级即量化管理级时，参评企业面临着一项关键任务：提供可量化的数据管理指标作为其达标的有力证据。

通常情况下，要想出这些合适的指标并非易事。此时，企业便可以参考 DMBOK中的量化指标。DMBOK 在其车轮图所涉及的各个章节里，均提供了相应的度量指标。

借助这些度量指标，参评企业能够更有针对性地准备举证材料，通过实际数据与指标的对比，清晰地展示出自己在数据管理方面的成就与不足。

7、其他

（1）在参与认证考试时，无论是面对选择题还是论述题，务必以DMBOK中的知识点和专业表述为答题依据，切勿凭个人工作经验作答。否则，很可能会因缺乏标准性和准确性而失分。

（2）在撰写这篇文章之际，DAMA 发布了最新的教材 ——《DAMA 数据管理知识体系指南（第二版修订版）》。据 DAMA 官方介绍，该书是重新组织专家进行翻译的，对整本书的内容进行了重新翻译和优化，旨在确保其能更契合中文读者的需求。

对于这部新教材，我满怀期待。因为当前的 DMBOK2 在某些翻译方面确实存在晦涩难懂的情况。例如在本章关于数据治理活动中，第四点提到的 “嵌入数据治理”，初次接触时，我都不明白其确切含义，后来才了解到这里指的是持续开展数据治理以及数据治理的运营工作。

预计明年的认证考试大概率会以新教材为主。这也意味着考生们需要密切关注新教材的内容变化，以便更好地应对考试。