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数据治理:绕不开的数据权责问题

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导读:在如今的企业数据治理项目中,有一处误区,是数据治理相关从业者们反复多次提醒和强调的,是咨询方在项目实施前希望能够完美规避的。简单来说,就是企业高层领导和相关负责人对数据治理项目了解程度不深,大手一挥,将数据治理工作全部“打包派送”给IT部门。企业上下其他层级和业务部门“片叶不沾身”。然而,企业数据质量问题的产生,很大程度上是业务部门造成的。如果单单将数据治理视作一个技术项目,那么最终的治理结果将浮于表面,无法在根本上解决企业数据问题。

那么,数据治理项目结束后,企业数据质量问题就这样一劳永逸了吗?

一、数据治理为什么绕不开数据权责问题?

许多企业在经历过信息化建设之后,自然而然地将数据管理的重任交付给了IT部门,而当企业数据质量产生问题时,高层管理者也往往将其归结为IT部门的责任。然而,企业IT部门真的能够管理好这些数据,使其发挥最大效能吗?

一方面,IT部门对技术的熟悉度显然远远大于对业务的熟悉度,面对大量与业务相关的数据,技术部门很难做到“全知全能”。

比如,IT部门很难独立解释清楚某一业务数据“有什么含义”、“谁有权使用”、“在什么环境下使用”等问题,也无法识别某些数据问题的根源,难以将业务人员眼中“好的”、“干净的”数据分离出来。许多技术人员的职责所在,主要是对企业信息系统和基础设施进行管理维护。要求他们对业务部门数据的使用情况也做到“应知尽知”,难免有些强人所难。

另一方面,企业大部分数据质量问题的根源并不在IT部门。许多暴露在外的技术问题,都是深层数据质量问题显性的、浅层次的表征。比如对于“一物多码”、“一码多物”、“数据缺失”、“代号前后不一”等问题,追根溯源后会发现,其本质仍是由企业业务管理混乱、数据权责不清所造成的。业务部门作为相关数据实际意义上的“主人”和使用者,始终不宣称对其管理工作和质量状况负责,一旦产生数据问题,就陷入与IT部门的拉扯推诿之中。

在这种情况下,即使企业实施了数据治理项目,久而久之,数据质量问题仍会卷土重来。

所以,仅靠企业IT部门对数据进行管理是不明智的,要想使企业数据实现效能最大化、使数据治理成果得到充分的沉淀和应用,确定企业数据权责归属是必不可少的一项工作。只有数据“所有者”产生对数据的管理意识,才能发挥其最大的价值,同时提高企业对数据的管理效率,减少错误成本。

二、如何确定数据权责?

对数据权责的认定,是一项十分重要的基础性工作。一般是指企业为了推动数据治理体系的建立,对各类数据的管理权力和责任义务所进行的分配。

数据确权认责制度落成后,企业内各方面相关机构和人员就能够以此为依据,明确自身在数据管理工作中的边界范围和应尽职责,从而有效执行数据管理工作、逐步减少杜绝数据管理工作中职责交叉和互相推诿的情况,提高企业数据管理效率和执行力,为建立运转良好的数据治理体系打下基础。

那么,在数据治理项目中,如何对企业相关数据的权责进行认定呢?

1.推行全员参与&全生命周期管理

从人员视角看,要实现对企业数据管理文化的有力推行,就要提倡数据质量管理的全员性,让企业上下各层级人员都参与到数据管理工作中来,最终形成一种文化和习惯。同时,可以将数据管理与企业内各部门员工的日常工作有机结合起来,加以一定的培训、督导和考核,使数据质量得到持续保障。

从数据视角看,数据的生产、传输、存储、使用、共享等生命周期各个环节,都应安排相关人员对其质量管理工作负责。

2.角色分配

整体来看,由于企业内数据的来源、用途多归结于业务部门,所以应按业务职责划分,由业务部门承担数据管理工作“大头”。

分解来看,可以划分出以下几个主要的数据管理角色:

 数据所有者一般是指企业相关业务部门及其人员,他们是生产和使用数据的主体,对数据资产负责。他们需要参与制定数据的标准、规则、政策、流程等管理政策,阐明数据在业务环境中的含义,分配数据的使用权责,并根据企业的数据治理政策和其它规则要求,保证数据标准规范执行,推动业务流程优化改进,促进数据质量稳步提升,最终,使数据价值得到最大化释放。

 数据生产一般指数据的提供方,“他们”可以是基层业务操作人员,也可以是系统和设备。他们需要负责执行数据管理规则,按照相关的数据标准和流程录入数据,“生产”数据,并解决相关问题,为其质量负责。

 数据管理者一般指企业内部,对相应数据进行管理或代管的某组织或个人。他们并不拥有数据主权,只负责执行对数据的日常管理维护和运营工作,保证数据质量的稳定。

 数据使用者指企业内有权申请或下载数据并投入使用的组织或个人。在使用数据时,他们需要充分理解数据标准,并遵循相应的规则、制度和流程,如果发现数据质量有问题,需要及时提出。

3.建立管理机制流程

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 管理机制: 管理流程:

1)建立数据知识管体系,提高企业上下的数据管理意识,对系统相关数据知识,系统文档、元数据和培训教材进行共享和管理;

2)制定数据质量标准和数据管控考核,将数据质量目标纳入绩效考核标准中。

3)要保证数据治理成果的留存,杜绝同类数据问题再次出现,就要形成数据质量问责闭环,对产生的数据质量问题进行问责定责,并辅以相应的绩效措施,从而推动数据质量管理形成一种文化和习惯。(山东中翰软件有限公司)

 

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