企业级数据目录实战:从组织、方法、流程到平台.docx
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1、企业级数据目录实战:从组织、方法、流程到平台一、设立企业数据责任人是第一要务大家都知道组织保障对于数据治理工作的重要性,但组织保障中最 重要的工作是什么呢?不是什么企业数据治理委员会,也不是什么数据治理办公室,而是企 业要明确设立企业数据责任人,因为任何组织、机制、流程都会僵化,只 有企业数据责任人才能灵活的应对变化。只要企业数据责任人在,就能够 持续的给予数据团队业务方向的指引和实际资源的的支持,没有企业数 据责任人,企业的数据治理工作就不可持续。公司设立了企业数据责任人后,第一件事情就是定期召开数据治理 跨部门联席会议,重点推进解决跨部门跨领域的数据痛点难点问题,当所 有部门的人能被组织在
2、一起就一个数据问题开展讨论,这就是巨大的成 功,很多数据问题并不难,难的是有人决策拍板。数据治理跨部门联席会议第一次会议的第一项任务,就是要求数据 管理部门牵头,协同公司各部门进行系统与数据资产的梳理工作,这是企 业级数据目录构建的起点。二、配备专门人员负责数据目录工作企业数据目录是非常专业性的工作,即使是小如数据目录梳理模板 制定,数据目录到底是按照主题分类,领域分类,或者是系统分类,都需 要仔细分析,因地制宜。因此,企业数据目录是不可能靠外人帮忙打造的,咨询公司也许可以 提供一些建议,但也仅此而已,公司一定是要有专业的数据团队人员来负 责企业数据目录的构建工作。那么这些人员从哪里来呢?从当
3、前各部门从事数据相关工作的人里抽调。我们可以少做点报表, 少做点取数,但一定要有人专项从事数据目录的构建工作。现在国家已经在考虑数据资产入表了,而企业如果连自己的数据资 产家底都搞不清楚,怎么可能入表?试点都不可能。想想一个公司财务部有多少人在搞现金、实物资产的管理,就应该能 想明白企业应该有人去专门从事企业的数据资产的管理工作,这是全公 司的事情,不是IT部门的事情。三、构建企业级三大数据目录的方法企业数据目录自底向上有三个层次,分别为数据资源目录、数据资产 目录和数据开放目录,对应于数据处理生命周期不同的阶段。数据资源目录用于纳管源端系统的所有资源,代表了一个企业的数 据全景视图。数据资产
4、目录是数据资源入湖后加工完的全景数据视图,能够称为 资产的数据一般要具备业务价值属性。数据开放目录是指在数据资产目录基础上删选后进行开放的全景数 据视图,一般要综合考虑数据安全性等因素确定,数据开放是数据价值进 一步发挥的基础。三大目录的关系如下图所示:赋能消费开放目录数据资产目录资源目录数据汇聚整晦源1、数据资源目录每个企业都应该设计自己的数据目录盘点方法,首先要确立盘点步 骤,以下是一个“五步法”的示例:现状调研面向业务人员开展需求调研,明确范围、内 容、质量等要求.制定模板制定盘点的标准化模板,以指导各领域开展 盘点工作。系统梳理由各领域数据责任人开展所辖IT系统的梳31审核确认由公司数
5、据责任人对领域梳理的蜘S资源进 行审核确认。资产发布经过审核确认之后在企业级数据资源目录上 发布.(1)现状调研:面向业务人员开展需求调研,明确范围、内容、质量 等要求(2)制定模板:制定盘点的标准化模板,以指导各领域开展盘点工作(3)系统梳理:由各领域数据责任人开展所辖IT系统的梳理(4)审核确认:由公司数据责任人对领域梳理的数据资源进行审核确 认(5)资产发布:经过审核确认之后在企业级数据资源目录上发布其次是建立数据资源目录的架构,以下是一个五级目录架构的示例:分层结构定义举例Ll业务域B域业务域以数据视角体现公司最高 层面关注的业务领域(1)业务域:业务域以数据视角体现公司最高层面关注的
6、业务领域(2)业务子域:业务子域是互不重叠数据的高层面的业务分类(3)业务系统:业务系统是信息架构的核心层,记录业务相关的人事物(4)数据实体:数据实体是具有一定逻辑关系的属性的集合(5)属性:属性是反映信息管理最小粒度,即表字段最后是设计标准属性,以下是40个标准属性示例:系统元数据标准表元数据标准系统名称系统缩写一/二级域归属系统业务含义资产数数据连接串系理部门/联系人系统建设部门/联系人管控方式实体表名表中文名表业务含义归属系统归属数据连接名字段数 记录数数据更新周期开放等级是否使用 使用量管理部门系人字段元班标准字段名称字段中文名字段业务含义枚举值含义归属表名归属表中文名字段类型字段长
7、度是否允许为空开放等级业务元雌技术元雌管理元数据有了数据盘点方法这种顶层设计,才能让企业各个领域按照统一的 标准完成自身领域数据资源资源的盘点,从而初步形成企业级数据资源 目录。在梳理的过程中,会涉及到填写不准确,不规范等大量问题,因此还 要因地制宜的制定操作规范,比如明确字段业务含义的描述方法。这种细化的规范不可能一开始就定义的很明确,往往是边做边细化, 逐步迭代。最关键的就是一定要先做起来,有些成果了,大家有信心了, 再继续完善。2、数据资产目录数据资产一般是基于业务需要进行数据仓库主题建模的结果,按照 数据的加工程度自底向上可以分为为基础模型、融合模型和挖掘模型。基础模型就是规范化后的数
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