国际方法论中的数据治理与数据标准化
经演讲嘉宾授权同意，分享11月3日DAMA China在成都举办的“大数据资产价值与数据治理”研讨会上的嘉宾演讲内容。今天分享 DAMA China 刘晨副会长的《国际方法论中的数据治理与数据标准化》。陈书悦文字整理。
这些情况，是您的“痛”，还是您的“痒”？
“我们去年刚刚完成一个数据清洗项目，但是数据又脏了。怎么防止数据重复出问题？”
“财务部门接受外部审计，审计方要找一个好几年前的数据，可是这数据早已经删了。当时谁也不知道这数据究竟应该保留多长时间。”
“我们的业务战略是成为“信息驱动”的企业，基于数据进行决策，但是我们使用的数据往往是不清楚、不一致的。 ”
“我正头疼为什么我们在不同系统中用不同公式去确定库存？公司里究竟谁统一负责定义这个数据？”
“我从两个不同系统里得到了不一样的结果，而这两个结果居然都是错的……”
“我想研究一下过去5年的销售情况。但是别人告诉我，这些数据都已经归档了，没人知道数据在哪、怎么获取。”
是的，您需要数据治理了。您可能因为合规问题、安全问题、兼并收购、大数据、企业数据仓库/BI建设、数据集成/SOA、数据质量问题和影响、主数据管理、公共业务术语等诸多原因，将数据治理提上议事日程。
“大妈”告诉您，数据治理是对数据资产的管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。
数据治理与数据管理经常被混淆，其实二者是不同的。数据管理（DM），规划、控制和提供数据和信息资产，发挥数据和信息资产的价值。DM可以在企业级和局部进行，而EIM强调企业级。数据治理（DG），对数据资产管理活动（the management of data assets）行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。数据治理制定正确的原则、政策、流程、操作规程，确保以正确的方式对数据和信息进行管理。形象一点说，治理是管理的管理（Governance=management of management）。
数据治理的基本方法，应面向数据的全生命周期，以时间视角落实数据在IT系统建设和应用中的影响。
刘晨副会长还分享了数据管理成熟度评估模型（DMM）以及业务术语标准化，认为，业务术语的管理和标准化是数据治理与管理的核心和基础。
他最后指出，数据治理与标准化的重点，是让不同业务人员讲互相理解一致的业务语言，让数据架构师将业务语言无失真的翻译成系统语言，亦即：业务术语（名称、概念、关系）的标准化，业务理解一致性；进而推进技术层面的标准化，确保数据集成的可行性，避免冗余存储和额外转换开销。
