當前，數據作為新的生產要素提到了關鍵位置，眾多組織認為數據是重要的戰略資產。可是，如何發揮數據要素的生產力，數據資產又如何為企業創造價值，確有些無從下手。那么，這就是數據戰略要解決的問題。企業怎么看待數據資產、數據的價值如何定位，對數據價值的期望是什么，數據又如何為企業戰略和模式創新賦能等等。因此，組織要想管理好數據資產，發揮數據要素的戰略性價值，就要制定組織的數據戰略。
下面我們談談對數據戰略的基本認識：數據戰略不是數據項目集合，數據戰略不是實施策略，數據戰略更不是項目實施計劃。數據戰略屬于戰略層的，不是執行層的，這是定位；數據戰略是可執行的，不是擺著看的，這是要求；數據戰略是動態變化的，不是一成不變的，這是與時俱進。
那么如何制定數據戰略，數據戰略規劃的關鍵要素是什么，可謂眾說紛壇，仁者見仁智者見智，下面筆者從DAMA數據管理知識體系、DCMM數據管理能力成熟度評估、DGI數據治理框架對數據治理戰略的要素進行分析，抽絲剝繭，提取出數據戰略規劃的關鍵要素，供大家學習參考。
“問渠那得清如許，唯有源頭活水來”，下面我們開始探索之旅。
一DAMA數據管理知識體系的數據戰略

數據治理(DataGovernance，DG)的定義是在管理數據資產過程中行使權力和管控，包括計劃、監控和實施。在所有組織中，無論是否有正式的數據治理職能，都需要對數據進行決策。建立了正式的數據治理規程及有意向性地行使權力和管控的組織，能夠更好地增加從數據資產中獲得的收益。
數據治理職能是指導所有其他數據管理領域的活動。數據治理的目的是確保根據數據管理制度和最佳實踐正確地管理數據。而數據管理的整體驅動力是確保組織可以從其數據中獲得價值，數據治理聚焦于如何制定有關數據的決策，以及人員和流程在數據方面的行為方式。下圖，是DAMA數據管理知識體系中數據治理的語境關系圖。

從上圖中，我們可以看到制定數據治理規劃的關鍵活動。數據治理戰略定義了治理工作的范圍和方法。應根據總體業務戰略以及數據管理、IT戰略全面定義和明確表達數據治理戰略。
1定義數據治理運營框架
開發數據治理的基本定義很容易，但是創建一個組織采用的運營框架可能很困難。在構建組織的運營框架時需要考慮以下幾個方面:

1)數據對組織的價值。如果一個組織出售數據，顯然數據治理具有巨大的業務影響力。將數

據作為最有價值事物的組織(如Facebook、亞馬遜)將需要一個反映數據角色的運營模式。對于數據是操作潤滑劑的組織，數據治理形式就不那么嚴肅了。

2)業務模式。分散式與集中式、本地化與國際化等是影響業務發生方式以及如何定義數據治

理運營模式的因素。與特定IT策略、數據架構和應用程序集成功能的鏈接，應反映在目標運營框架設計中。

3)文化因素。就像個人接受行為準則適應變化的過程一樣，一些組織也會抵制制度和原則的實施。開展治理戰略需要提倡一種與組織文化相適應的運營模式，同時持續地進行變革

4)監管影響。與受監管程度較低的組織相比，受監管程度較高的組織具有不同的數據治理心態和運營模式。可能還與風險管理或法律團隊有聯系。
2制定目標原則和制度

依據數據治理戰略制定的目標、原則和制度將引導組織進人期望的未來狀態。

通常由數據管理專業人員、業務策略人員。在數據治理組織的支持下共同起草數據治理的目標、原則和制度，然后由數據管理專員和管理人員審查并完善，最終由數據管理委員會(或類似組織)進行終審、修訂和發布采用。

管理制度可能包含多個不同方面內容，如:

1)由數據治理辦公室(DGO)認證確認組織用到的數據。2)由數據治理辦公室(DGO)批準成為業務擁有者。

3)業務擁有者將在其業務領域委派數據管理專員數據管理專員的日常職責是協調數據治理活動。

4)盡可能地提供標準化報告、儀表盤或計分卡以滿足大部分業務需求。

5)認證用戶將被授予訪問相關數據的權限。以便查詢即席報表和使用非標準報告。

6)定期復評所有認證數據，以評價其準確性、完整性一致性、可訪問性唯一件，合規性和效率等。
3推動數據管理項目

改進數據管理能力的舉措可為整個企業帶來好處。這些通常需要來自數據治理委員會的跨職能關注和支持。數據管理項目很難推動，它們經常被看作“完成工作”的障礙。推動數據治理項目關鍵是闡明數據管理提高效率和降低風險的方法。組織如果想從數據中獲得更多價值。則需要有效優先發展或提升數據管理能力。

數據治理委員會負責定義數據管理項目的商業案例監督項目狀態和進度。如果組織中存在項目管理辦公室，數據治理委員會要和數據管理辦公室協同工作，數據管理項目可視為整個IT項目組合的一部分。

數據治理委員會還可以與企業范圍內的大型項目集配合開展數據管理改進工作。主數據管理項目。如企業資源計劃(ERP)客戶關系管理(CRM)和全球零件清單等都是很好的選擇。
4參與變革管理

組織變革管理是進行組織管理體系和流程變革的管理工具。變革管理研究所認為，組織的變革管理不僅僅是“項目中人的問題”應該被視為整個組織層面管理改良的一種途徑。組織經常面臨管理項目上的變遷而不是管理組織體系進化(Anderson和Ackerson，2012)。成熟的組織在變革管理中建立清晰的組織愿景，從高層積極引導和監督變革，設計和管理較小的變革嘗試，再根據整個組織的反饋和協同情況調整變革計劃方案。
對很多組織來說，數據治理所固有的形式和規則不同于已有的管理實踐。適應數據治理需要人們改變行為和互動方式。對于正式的管理變革項目，需要有適合的發起者，這對于推動維持數據治理所需的行為變化至關重要。

組織變革管理(OrganizationalChangeManagementOCM)
5參與問題管理

問題管理是識別、量化、劃分優先級和解決與數據治理相關的問題的過程，包括:1)授權。關于決策權和程序的問題。

2)變更管理升級。升級變更過程中出現問題的流程。

3)合規性。滿足合規性要求的問題。

4)沖突包括數據和信息中沖突的策略、流程、業務規則、命名、定義、標準、架構、數據

所有權以及沖突中利益相關方的關注點。

5)一致性。與策略、標準、架構和流程一致性相關的問題。

6)合同。協商和審查數據共享協議購買和銷售數據、云存儲。

7)數據安全和身份識別。有關隱私和保密的問題，包括違規調查。

8)數據質量。檢測和解決數據質量問題包括災難事件或者安全漏洞。

很多問題可以在數據管理團隊中被解決。需要溝通或者上報的問題必須被記錄下來，并將其上報給數據管理團隊或者更高級別的數據治理委員會。數據治理計分卡可用于識別與問題相關的趨勢，如問題在組織內發生的位置、根本原因等。數據治理委員會無法解決的問題應升級上報給公司治理或管理層。
6評估法規遵從性要求

每個組織都受到政府和行業法規的影響，其中包括規定如何管理數據和信息的法規。數據治理的部分功能是監督并確保合規。合規性通常是實施數據管理的初始原因。數據治理指導實施適當的控制措施以記錄和監控數據相關法規的遵從情況。

二DCMM數據治理能力成熟度評估模型的數據戰略

數據管理能力成熟度評估模（GB/T36073—2018）給出了數據管理能力成熟度評估模型以及相應的成熟度等級，定義了數據戰略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準和數據生存周期等8個能力域。DCMM數據管理能力成熟框架如下圖所示。

在數據管理能力成熟度評估模中數據戰略包括數據戰略規劃、數據職能框架、數據戰略實施、數據任務效益評價四個二級域，是對組織數據領域整體性、長期性、基本性問題的策略謀劃。數據戰略規劃確定數據管理愿景、目標等高階內容，并在干系人之間達成共識；數據職能框架確定包含的各項數據管理、數據應用職能，并定義其內在關聯關系；數據戰略實施在評估現狀與愿景、目標的差距后確定任務藍圖，并制定優先級順序及實施步驟；數據任務效益評價建立業務案例和投資模型，并跟蹤任務進度用于審計或后評價。
數據戰略規劃是在所有利益相關者之間達成共識的結果。從宏觀及微觀兩個層面確定開展數據管理及應用的動因并綜合反映數據提供方和消費方的需求。

1過程描述

過程描述如下:

a)識別利益相關者明確利益相關者的需求;

b)數據戰略需求評估組織對業務和信息化現狀進行評估了解業務和信息化對數據的需求;

c) 數據戰略制定包含但不限于:

1)愿景陳述其中包含數據管理原則目的和目標;

2)規劃范圍其中包含重業務領域數據范圍和數據管理優先權;3)所選擇的數據管理模型和建設方法:

當前數據管理存在的主要差距

管理層及其責任以及利益相關者名單;

6):編制數據管理規劃的管理方法:7)持續優化路線圖;

d)數據戰略發布,以文件、網站、郵件等方式正式發布審批后的數據戰略;

e) 數據戰略修訂根據業務戰略、信息化發展等方面的要求定期進行數據戰略的修訂。
2 過程目標

過程目標如下:

a)建立維護數據管理戰略;

b)針對所有業務領域在整個數據治理過程中維護數據管理戰略(目標、目的、優先權和范圍)

c) 基于數據的業務價值和數據管理目標識別利益相關者,分析各項數據管理工作的優先權;

d) 制定、監控和評估后續計劃用于指導數據管理規劃實施。
3能力等級標準

能力等級標準如下:

a)第1級:初始級

在項目建設過程中反應了數據管理的目標和范圍。

b)第2級:受管理級

1)識別與數據戰略相關的利益相關者:

數據戰略的制定能薄循相關管理流程:

3)維護了數據戰略和業務戰略之間的關聯關系。

c)第3級:穩健級

1)制定能反應整個組織業務發展需求的數據戰略;

2)制定數據戰略的管理制度和流程明確利益相關者的職責,規范數據戰略的管理過程;

3)根據組織制定的數據戰略提供資源保障;

4)將組織的數據管理戰略形成文件并按組織定義的標準過程進行維護、審查和公告;

5)編制數據戰略的優化路線圖指導數據工作的開展:6)定期修訂已發布的數據戰略。

d)第4級:量化管理級

1)對組織數據戰略的管理過程進行量化分析并及時優化:

2)能量化分析數據戰略路線圖的落實情況，并持續優化數據戰略。

e)第5級:優化級

1)數據戰略可有效提升企業競爭力;

2)在業界分享最佳實踐,成為行業標桿。
三 DGI數據治理框架

DGI已經注意到，數據治理的重要性已經成為業務的高優先級。一些組織已經將“信息管理”功能從信息技術組織移到了業務方面。

然后，業務方負責管理信息，以實現其戰略意圖。然后利用技術協助管理這些信息。然而，信息管理主要被視為一種業務責任。信息是業務和IT之間的關鍵。數據治理本身并不被視為目的。數據治理需要確保數據質量，這有助于有效的決策制定和提供優質服務。

DGI強調信息技術(IT)和數據治理的存在只是為了幫助企業管理信息。管理信息的能力支持戰略業務意圖。
談談數字化轉型中數據治理框架及數據戰略規劃的關鍵要素

DGI描述了數據治理計劃的10個“通用組件”，它們被分成三個主要的域。
1制定規則和策略

這些規則根據政策、需求、標準、責任和控制來描述。管理規則描述了不同的團隊將如何分享和分配建立和執行這些規則的責任。

1)使命和愿景

在最高層次上，數據治理通常有三個任務:主動定義/對齊戰略；為數據利益相關者提供持續的、跨界的保護和服務；對因不符合規定而產生的問題作出反應并加以解決。

2)目標、治理度量和成功度量，以及投資策略

主要目標包括增加收入和價值、管理成本和復雜性、通過關注風險和漏洞(遵從性、安全性、隱私等)來確保生存。對價值的清晰理解有助于考慮為項目提供可用的資金。對于關鍵利益相關者，需要考慮如何為數據治理辦公室提供資金、如何為幫助定義規則、定義數據和研究必須解決的問題所需的數據分析師/架構師提供資金、你如何為管理活動提供資金。

3)數據規則和策略

該組件引用與數據相關的策略、標準、遵從性需求、業務規則和數據定義。根據不同的領域，可能會涉及到：創建新規則/定義、收集現有規則/定義、解決差距和重疊、對齊和優先考慮相互沖突的規則/定義、當某些定義適用時，建立或形式化規則。

4)決定權

在創建任何規則或做出任何與數據相關的決策之前，必須解決一個事先的決策:誰來做決策，什么時候做，使用什么過程?數據治理程序的職責是促進(有時是記錄和存儲)決策權的收集，決策權是與數據相關的決策的“元數據”。

5)崗位職責

一旦創建了規則或做出了與數據相關的決策，組織就會隨時準備對其采取行動。誰應該做什么，什么時候做?對于那些沒有很好地映射到部門職責的活動，可以期望數據治理程序定義可以被納入日常過程和組織的軟件開發生命周期(SDLC)的職責。

6)控制

數據總是處于危險之中。隨著敏感數據泄露的激增以及對受托保管這些數據的人造成的后果，數據也可能代表風險，這一點變得越來越明顯。我們如何應對風險?我們管理它，最好是通過防止我們不想發生的事件。對于那些我們不能確保預防的問題，我們至少會檢測到，這樣我們就可以糾正問題。

如何使風險管理策略具有可操作性?通過控制。控制可以是預防性的或檢查/糾正性的。它們可以是自動化的、手動的或支持技術的手動流程。

通常，數據治理程序被要求推薦可以應用于多個級別的控制堆棧(網絡/操作系統;數據庫;應用程序;用戶流程)來支持治理目標。數據治理也可能被要求建議現有的一般控制(變更管理、政策、培訓、sdlc和項目管理等)的修改方法，以支持治理目標或企業目標。
2人和組織

該組件描述如何組織數據治理，以及將定義哪些角色和職責。

7)數據的利益相關者

8)數據治理辦公室

9)數據管家
3流程

這些是在數據治理中創建和維護持續工作的過程、方法和過程。

10.)主動的、被動的和持續的數據管理

DGI也給出了數據治理的生命周期，旨在確保遵循正確的活動順序，以便數據治理活動不僅有正確的理由發起，而且能夠維持自身。DGI數據治理的生命周期如下圖所示。
談談數字化轉型中數據治理框架及數據戰略規劃的關鍵要素

從數據治理研究所，我們了解到建立一個重點領域的必要性——至少最初是這樣。需要在數據治理成熟度模型所描述的長期愿景與交付可管理的、仔細確定范圍的結果的需求之間取得平衡。如果沒有能夠證明該計劃價值的即時或短期成果，支持將會減弱。
DGI花費了大量的精力來探索通用的驅動程序和焦點領域，以建立意圖和范圍，如下圖所示。在轉移到框架的其他方面之前，必須首先建立這些驅動程序和焦點領域。

組織需要建立一種治理方法或過程，清楚地描述管理數據的約定規則。DGI框架旨在為數據治理計劃提供以下結果:
?實現的目標和路徑要清晰
?從努力中確保獲得價值
?創建明確的任務
?保持范圍和重點
?建立崗位職責
?定義可衡量的成功

關于啟動數據治理項目，DGI提出以下建議:
?數據治理程序對于每個組織都是獨特的。不要假設可以簡單地采用另一個組織的數據治理程序。

?利用現有的治理規程，包括:IT治理的控制程序、記錄管理和變更管理。

?注意不要簡單地將數據管理員和規則放在一起。這種方法不會成功。這就是為什么DGI框架被設計成具有固有序列的原因。按照順序來確保成功。

?從組織中已經在運行的項目中配置程序。這比建立一個獨立的、全新的項目要成功得多。

?識別并理解明顯的和不那么明顯的涉眾。確定所有的利益相關者，如信息的下游用戶、web開發團隊、分類法開發人員、記錄管理人員、數據架構師等。
四 數據戰略在3個框架中的分析

在DAMA數據管理知識體系中，數據戰略規劃是數據治理的內容，因此在DAMA中的數據治理的主要活動首先是規劃組織的數據治理，也就是建組織、定制度、繪流程、劃權責等內容；然后是由數據治理組織進行數據戰略的規劃；最后是實施數據治理和數據治理嵌入業務功能。

DCMM數據管理能力成熟度評估模型中把數據戰略和數據治理分為兩個能力域，數據戰略是從數據戰略規劃、數據職能框架、數據戰略實施、數據任務效益評價四個方面闡述；數據治理包括數據治理組織、數據制度建設和數據治理溝通三個域，其中數據治理組織包括組織機構、崗位設置、團隊建設定內容；數據制度建設重點明確相關的規范化流程，確保數據管理和數據應用各項工作有序開展；數據治理溝通是整體機制有效運轉的關鍵，確保相關內容在治理組織內的發布和貫徹。

DGI數據治理框架中與數據戰略相關的活動主要集中在1、2、3、4、5、6共六個主要的活動。主要包括了使命和愿景；目標、治理度量和成功度量，以及投資策略；數據治理規則和策略、數據認責和控制。
五 數據戰略規劃的關鍵要素
數據戰略是實施數據治理的關鍵，因此識別數據戰略規劃的關鍵要素就非常重要。通過對經典數據治理框架和標準的分析，總結數據戰略規劃的關鍵要素如下：
★數據戰略規劃必須包括數據管理的愿景和使命

★數據戰略規劃必須包括數據管理的目標和策略

★數據戰略規劃必須包括數據管理的職能和框架

★數據戰略規劃必須包括數據管理的能力和內容

★數據戰略規劃必須包括數據管理的成功和度量

★數據戰略規劃必須包括數據管理的協同溝通機制

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的谈谈数字化转型中数据治理框架及数据战略规划的关键要素的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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