3.3 主數據驅動的數據治理過程

3.3.1 過程框架

如圖3-12所示，數據治理的任務可分解成為5個階段，即架構階段、主數據治理階段、業務數據治理階段、分析數據治理階段、優化治理階段。每個階段都包含分析、設計、執行、評估4個基本環節，循環迭代，推動階段任務的達成。

上述過程框架提出的階段性任務劃分，將復雜龐大的數據治理任務分解成為較小的獨立子集，增強了數據治理的可實施性，有利于企業管理者進行整體規劃和安排，并對企業整體的信息化建設有一定的參考價值。

同時，上述過程框架可根據企業的整體戰略和治理目標進行靈活剪裁，以滿足不同企業數據治理的不同要求。其中架構階段和主數據治理階段是數據治理的基礎，一般企業實施數據治理項目均需從架構和主數據治理開始，這也是本書第二篇重點介紹的內容。而業務數據治理階段、分析數據治理階段、優化治理階段則可根據需要靈活選擇。

3.3.2 架構階段

架構階段是數據治理的準備階段。架構階段通過現狀調研和需求分析，識別業務問題和實施風險，完成數據治理的整體規劃和體系設計。同時，獲得高層支持，創建數據治理管理組織，并完成管理成熟度的評估。架構階段的主要任務及其要點如圖3-13所示。

3.3.3 治理階段

主數據治理、業務數據治理、分析數據治理、優化治理4個階段只是治理的對象和工作范疇存在差別，可參照相同的過程框架，主要任務及其要點如圖3-14所示。

考慮到主數據治理的核心作用，本書的第二篇將針對主數據治理的具體實施過程進行詳細介紹，該過程也可作為業務數據和分析數據治理的參考。

分析環節完成業務過程分析和業務問題聚焦，并從數據質量、數據安全、數據生命周期三個方面分析、梳理數據缺陷，形成治理的階段性目標和具體的工作計劃；設計環節完成數據標準和數據模型的設計、開發，為數據治理的實際執行做好準備；執行環節依次完成數據采集、數據清洗、數據導入、應用集成、系統測試和上線切換，最終提交數據服務和數據產品，完成數據資產的價值提升；最后，在評估環節從運行情況、數據質量、數據安全、系統性能、管理水平、經濟效益等方面對數據治理的效果進行評估，為進一步的優化提供條件。

3.3.4 任務、角色、分工、職責

數據治理是一項復雜的任務，僅僅依靠企業IT部門難以完成，往往需要專業的外部咨詢服務和開發人員的輔助。因此，需要在過程框架中澄清各方的分工和職責，以便配合。表3-1以主數據治理為例，對數據治理過程中的任務、角色、分工、職責進行梳理，供企業的管理者參考。