第2章数据管理

2.1 引言

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2.2 使命和目标

使命

在信息的可用性、安全性和质量方面，满足并超越企业中所有利益相关者的信息要求。

战略目标

（1）理解企业和所有利益相关者的信息需求。
（2）获取、存储、保护和确保数据资产的完整性。
（3）不断提高数据和信息的质量，包括：

数据的准确性。
数据的完整性。
数据整合。
数据采集和显示的及时性。
数据的相关性和实用性。
明确性和被共同接受的数据定义。

（4）确保隐私和保密，防止数据和信息未经授权或不恰当地被使用。
（5）确保数据和信息资产的有效利用和价值最大化。

非战略性目标

（1）控制数据管理成本。
（2）促进对数据资产价值的更广泛和深人的理解。
（3）在整个企业中，保持信息管理的一致性。
（4）确保数据管理的努力和技术与业务需求的目标一致。

2.3 指导原则

数据管理的总体和一般原则包括：

（1）数据和信息是有价值的企业资产。
（2）如同任何其他资产一样仔细管理数据和信息资产，确保其有足够的质量、安全性、完整性、保障、可用性、可理解性并得到有效利用。
（3）数据管理是业务数据管理专员(数据资产信托人）和数据管理专业人员(数据资产监管专家)之间共同承担的责任。
（4）数据管理是一个业务职能，也是一套相关学科。
（5）数据管理是IT领域内的一个新兴和正在逐步成熟的职业。

2.4 职能与活动

数据管理流程体现在它的职能与活动中。

十大组成职能：

（1）数据治理：数据资产管理的权威性和控制性活动（规划、监视和强制执行)。数据治理是对数据管理的高层计划与控制。
（2）数据架构管理：定义企业的数据需求，并设计蓝图以便满足这一需求。该职能包括在所有企业架构环境中，开发和维护企业数据架构，同时也开发和维护企业数据架构与应用系统解决方案、企业架构实施项目之间的关联。
（3）数据开发：为满足企业的数据需求、设计、实施与维护解决方案。也就是系统开发生命周期（SDLC）中以数据为主的活动，包括数据建模、数据需求分析、设计、实施和维护数据库中数据相关的解决方案。
（4）数据操作管理：对于结构化的数据资产在整个数据生命周期（从数据的产生、获取到存档和清除）进行的规划、控制与支持。
（5）数据安全管理：规划、开发和执行安全政策与措施，提供适当的身份以确认、授权、访问与审计。
（6）参考数据和主数据管理：规划、实施和控制活动，以确保特定环境下数值的“黄金版本”。
（7）数据仓库和商务智能管理：规划、实施与控制过程，给知识工作者们在报告、查询和分析过程中提供数据和技术支持。
（8)文档和内容管理：规划、实施和控制在电子文件和物理记录（包括文本、图形、图像、声音及音像)中发现的数据存储，保护和访问问题。
（9）元数据管理：为获得高质量的、整合的元数据而进行的规划、实施与控制活动。
（10）数据质量管理：运用质量管理的技术来衡量、访问、提高和确保使用数据适当性的规划、实施与控制活动。

2.4.1 数据管理活动

每一项数据管理职能都可以分解为多项管理活动。
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2.4.2 活动组

数据管理的每项活动均属于以下4个活动组之一。

计划性活动（P）——为其他数据管理活动设置战略和战术路线的活动。规划性活动可以是一项经常性活动。
开发性活动（D)——在项目实施过程中所开展的活动，也被认为是系统开发生命周期SDLC)的一部分，通过分析、设计、构建、测试、准备和部署等方式创建数据交付物。
控制性活动（C）——一项持续进行的监督活动。
操作性活动（O）——一项持续进行的服务和支持活动。

职能	计划活动（P）	控制活动（C）	开发活动（D）	操作活动（O）
1.数据治理	1.1数据管理计划	1.2数据管理控制
2.数据架构管理	2.2数据架构管理（全部）
3.数据开发	3.3 数据模型和设计质量管理	3.3 数据模型和设计质量管理	3.1 数据建模、分析和解决方案设计 3.2 详细的数据设计 3.4 数据项目实施
4.数据操作管理	4.1数据库支持 4.2数据技术管理	4.1数据库支持 4.2数据技术管理	4.1数据库支持 4.2数据技术管理
5.数据安全管理	5.1 理解数据安全需求及监管要求 5.2 定义数据安全策略 5.3 定义数据安全标准	5.5 管理用户、密码和用户组成员 5.6 管理数据访问视图与权限 5.7 监控用户身份认证与访问行为 5.8 划分信息密级 5.9 审计数据安全	5.4 定义数据安全控制及措施
6.参考数据和主数据管理	6.1 理解参考数据和主数据的整合需求 6.2 识别参考数据和主数据的来源及贡献者 6.3 定义和维护数据整合架构	6.5 定义和维护数据匹配规则 6.6 建立”黄金版本“记录 6.7 定义和维护数据层级及关联关系	6.4 实施参考数据和主数据解决方案 6.8 计划和实施新数据源的整合 6.10 管理参考数据和主数据的变更	6.9 复制和分发参考数据和主数据
7.数据仓库和商务智能管理	7.1 理解商务智能的信息需求 7.2 定义和维护数据仓库/商务智能架构	7.6 监控并调整数据仓库的处理过程 7.7 监控并调整商务智能活动和性能	7.3 实施数据仓库和数据集市 7.4 实施商务智能工具和用户界面	7.5 处理商务业智能所需数据
8.文档和内容管理	8.1 文档/档案管理 8.2 内容管理	8.1 文档/档案管理 8.2 内容管理	8.1 文档/档案管理 8.2 内容管理
9.元数据管理	9.1 理解元数据的需求 9.2 定义和维护元数据架构 9.3 开发和维护元数据标准	9.6 整合元数据 9.7 管理元数据存储 9.8 分发和交付元数据	9.4 实现受控的元数据管理环境	9.9 查询、报告和分析元数据 9.5 创建和维护元数据
10.数据质量管理（DQM）	10.4 定义数据质量测量指标 10.5 定义数据质量业务规则 10.6 测试和验证数据质量需求	10.8 持续衡量和监控数据质量 10.9 管理数据质量问题 10.12 监控数据质量管理的操作程序和绩效	10.2 定义数据质量需求 10.3 剖析、分析和评估数据质量 10.6 测试和验证数据质量需求 10.11 设计并实施数据质量管理操作程序	10.1 建立和提升数据质量意识 10.10 清洗并纠正数据质量缺陷

2.5 关联图概述

正如本篇一开始展示的关联图，DAMA指南中每个职能都以一张关联图列示其主要内容。关联图的中心位置，列示了职能的相关活动（及子活动）。左侧（流入活动）是输入、供应者和参与者。下面列表是用于活动的工具。右侧（流出活动）是主要交付物、消费者，有时候也包含相应的度量指标。

以下是对各元素的概念解释，可以有助于理解关联图内容：

供给者：负责提供活动投入的实体。一个供给者可能涉及多个数据管理职能。数据管理的供给者是输入过程中提供内容、服务等的主体。
输入：每个职能需要的具体内容，用以启动相应的活动。数据管理的输入一般都包括企业战略、业务活动、IT活动和数据问题。
参与者：参与数据管理过程，不一定直接参与或者承担责任。
工具：用来执行相应职能活动的工具。数据管理的常用工具包括：数据建模工具、数据库管理系统、数据整合和质量工具、商务智能功能、文档管理工具以及元数据存储库工具等。
交付物：各个职能过程创造的具体实在的东西。主要交付物通常由多个职能联合创建。数据管理的主要交付物包括：数据战略、数据架构、数据服务、数据库和数据、信息、知识和智慧等。
消费者：交付物的受益者。
测量指标：用于衡量各个职能负责的创建工作绩效情况。某些指标可用于衡量多个职能绩效。数据管理指标包括：数据价值指标、数据质量指标和数据管理方案指标等。DAMA中并没有囊括所有可用指标，有些职能可能还没有对应的指标，有待后续不断的完善。