跟着DAMA学数据管理--数据管理框架

数据治理框架

数据治理框架是一套全面、系统的结构和方法，用于指导和管理组织内数据的整个生命周期，以确保数据的质量、可用性、安全性和一致性，从而实现数据的价值最大化。
它通常涵盖了一系列的策略、流程、组织架构、技术和标准。策略方面，明确数据治理的目标、原则和范围，为数据管理提供总体方向。流程包括数据的创建、采集、存储、使用、共享和销毁等环节的规范和控制，以保证数据的准确性和完整性。
在组织架构上，定义数据治理的角色和职责，如数据所有者、数据管理员、数据治理委员会等，确保各方协同工作。技术层面，利用数据管理工具、数据仓库、数据分析平台等，支持数据治理的实施和监控。
标准则涉及数据的格式、命名规范、数据质量标准等，使数据在整个组织内具有一致性和可理解性。
例如，一家大型制造企业通过建立数据治理框架，制定了数据质量评估和改进的流程，明确了各个部门在数据管理中的职责，采用统一的数据格式和编码标准，从而提升了生产数据的准确性和及时性，能够更精准地进行生产规划和质量控制，提高了企业的竞争力。

1、战略一致性模型

数据治理中的战略一致性模型主要用于确保组织的数据治理策略、计划和活动与组织的整体业务战略保持一致。这个模型强调了在数据治理过程中，业务战略、信息技术战略、组织和流程以及数据之间的相互关系和协同作用。
从业务战略角度看，它明确了组织的目标、方向和竞争策略，决定了所需的数据类型和质量，以及数据应如何支持业务决策和运营。
信息技术战略则侧重于提供技术基础设施和解决方案，以有效地获取、存储、管理和分析数据，从而支持业务战略的实现。
组织和流程方面，包括定义数据治理的角色、职责、权力，以及建立相应的流程和制度，以确保数据的有效管理和利用。而数据本身则是这一模型的核心元素，其质量、可用性、安全性和一致性对于支持业务战略至关重要。
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上图中，展示的就是战略一致性模型图，每个角的六边形都有自己的下层结构。例如，一家正在进行数字化转型的零售企业，其业务战略是通过精准营销提高客户满意度和销售额。在战略一致性模型中，数据治理需要确保收集到准确的客户购买行为、偏好等数据（数据元素），通过先进的数据管理技术和系统（信息技术战略）来处理和分析这些数据，同时明确市场部门、数据分析团队等在数据收集和使用中的职责（组织和流程），最终实现通过数据驱动的精准营销来达成业务目标，保持各方面的协调一致。

阿姆斯特丹信息模型

阿姆斯特丹信息模型（Amsterdam Information Model，AIM）是一种用于描述和理解信息系统的概念模型。该模型的核心思想是将信息系统分解为多个层次和组件，以清晰地展示信息的流动、处理和存储方式。
AIM 通常包括以下几个主要层次：

概念层：定义了业务领域中的关键概念和实体，以及它们之间的关系。这一层专注于业务语义和逻辑，不涉及具体的技术实现。
逻辑层：基于概念层，进一步细化和规范数据结构和关系，以更精确地反映业务规则和需求。
物理层：描述了信息在实际的数据库、文件系统或其他存储介质中的存储方式和技术实现细节。

通过这些层次的划分，阿姆斯特丹信息模型有助于在系统设计和开发过程中，实现从业务需求到技术实现的平滑过渡，促进不同利益相关者（如业务人员、分析师、开发人员等）之间的有效沟通和理解。

DAMA-DMBOK框架

DAMA-DMBOK（Data Management Body of Knowledge）框架是数据管理领域的一个综合性知识体系。它涵盖了数据管理的各个关键领域和流程，为组织有效地管理数据提供了全面的指导。
DAMA-DMBOK 框架主要包括以下几个部分：

数据治理：定义数据决策的权力和责任，确保数据的有效管理和使用符合组织的战略和目标。
数据架构：设计和维护组织的数据架构，包括数据模型、数据库设计等，以支持业务流程和应用系统。
数据建模和设计：创建准确反映业务需求的数据模型，确保数据的一致性和可用性。
数据存储和操作：管理数据的存储、检索和更新，包括数据库管理和数据仓库技术。
数据安全：保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。
数据集成和互操作：确保不同数据源之间的数据能够有效集成和共享。
文件和内容管理：管理非结构化数据，如文档、图像和多媒体文件。
参考数据和主数据管理：维护关键的共享数据，确保其准确性和一致性。
数据仓库和商务智能：支持数据分析和决策制定，通过数据仓库和商务智能工具提供洞察。
元数据管理：管理关于数据的数据，帮助理解数据的含义、来源和用途。

例如，一家企业在实施 DAMA-DMBOK 框架时，首先建立了数据治理委员会来制定数据策略，然后优化了数据架构以适应新的业务需求，同时加强了数据安全措施来保护敏感信息。通过遵循这个框架，企业能够提高数据质量，降低数据管理成本，并更好地利用数据驱动决策。
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DAMA 环境因素六边形图展示了影响数据管理的六个关键环境因素，它们分别是：

业务战略：描述组织的长期业务目标和方向，数据管理策略应与业务战略保持一致，以支持业务的成功。
组织和文化：包括组织的结构、角色和职责的划分，以及组织内的文化和价值观。积极的数据管理文化有助于推动数据管理工作的有效开展。
人员：涉及参与数据管理的各类人员，如数据管理员、数据治理委员会成员、业务用户等，他们的技能、知识和态度对数据管理的成效有重要影响。
数据：指组织拥有的数据资产，包括数据的质量、可用性、安全性等方面的特征。
应用系统和技术：涵盖支持数据管理和使用的软件、硬件、数据库管理系统等技术工具和应用程序。
流程：定义了数据管理的一系列活动和工作流程，如数据收集、存储、处理、分析和共享的流程。

这六个因素相互关联、相互影响，形成一个六边形的关系图。例如，业务战略的变化可能导致对数据的需求改变，从而影响数据流程和应用系统的调整；人员的技能水平和组织文化会影响数据管理流程的执行效果等。

DMBOK金字塔

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DMBOK 金字塔是数据管理知识领域的一种结构化表示，清晰地展示了不同数据管理职能之间的层次关系和相互作用。

最底层是 “数据治理”：
数据治理为整个数据管理活动提供了战略指导、政策制定、组织架构和监督机制。它定义了数据管理的决策权和责任分配，制定了数据管理的原则、策略和流程，确保数据管理活动符合组织的战略目标和合规要求。数据治理还建立了数据管理的评估和监督机制，以持续改进数据管理的效果。
第二层是 “数据质量管理”：
数据质量是数据能够满足业务需求和期望的程度。数据质量管理包括定义数据质量标准、评估数据质量、识别和纠正数据质量问题等活动。通过有效的数据质量管理，能够提高数据的准确性、完整性、一致性、可用性和可靠性，从而增强数据的价值和可信度，为决策提供可靠的依据。
第三层是 “数据架构管理”：
数据架构是对组织数据资产的结构和组织方式的描述。数据架构管理涉及设计和维护组织的数据架构，包括数据模型、数据库设计、数据集成架构等。良好的数据架构能够支持业务流程的高效运行，满足数据存储和访问的需求，促进数据的共享和集成，适应业务的变化和发展。
第四层是 “数据仓库和商务智能管理”：
数据仓库用于存储和管理经过整合、清洗和转换的数据，以便支持数据分析和决策制定。商务智能则包括数据分析、数据挖掘、报表生成、可视化等活动，帮助用户从数据中获取洞察和知识，支持业务决策和战略规划。
第五层是 “数据安全管理”：
数据安全管理旨在保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改和未经授权的访问。这包括制定安全策略、实施访问控制、加密敏感数据、进行安全审计等措施，以确保数据在整个生命周期中的安全性。
最顶层是 “元数据管理”：
元数据是描述数据的数据，包括数据的定义、结构、来源、转换规则、业务含义等信息。元数据管理负责收集、存储、管理和发布元数据，以便用户能够理解和有效地使用数据。元数据管理有助于提高数据的可发现性、可理解性和可重用性。