主数据管理架构,数据治理如何进行?

不可否认，数据治理非常流行。在DAMA数据管理知识体系指南中，数据治理位于数据管理“车轮图”的中心，是数据架构、数据建模、数据存储、数据安全、数据质量、元数据管理和主数据管理等10个数据管理领域的总纲，为各种数据管理活动提供了总体指导策略，建立数据管理框架2)摆脱业务流程中的数据组织，逐步建立3)初步启动核心数据的信息架构建设，数据管理组织是如何建立的。

因为现在是数字时代，很多信息都是用数字来呈现的。根据获得的数字信息，可以进行决策依据和管理把握。传统企业管理是人做的，有些地方会有个人好恶，容易带着情绪做事。如果用数字工具来管理，就不会出现这种情况。1就是1，不会因为是谁干的而改变。这样的企业管理会更加公平，让真正做实事的人充分发挥自己的才能，让整个企业良性循环发展。

为什么商业领袖热衷于数字治理？不可否认，数据治理非常流行。在DAMA数据管理知识体系指南中，数据治理位于数据管理“车轮图”的中心，是数据架构、数据建模、数据存储、数据安全、数据质量、元数据管理和主数据管理等10个数据管理领域的总纲，为各种数据管理活动提供了总体指导策略。说到数据治理，很多企业常说它是一个涉及企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化和技术工具的综合体。

数据基础体系包括:建立数据产权制度、构建数据供应体系、构建数据流通体系、建立数据治理体系、构建数据源供应主体体系。一是建立数据产权制度。数据是一种财产，数据财产的法律保护应该通过确立财产权来实现。数据财产权是指合法取得数据控制权的主体所享有的财产权。产权的内容包括控制权、处置权、处分权和收益权，这些权利的行使受数据记录信息的相关法律法规的规范。

构建通过开放公共数据向市场供给数据生产要素的体系，并以此为主要手段补充全国数据要素市场的供给侧来源。公共数据开放制度应当以公开公平、部门职责、公开标准、公开范围、公开类型、公开方式、公开程序、安全保障和监督机制为重点。三是构建数据流通体系。数据流通是释放数据潜力的重要方式。目前平台交易是多层次的:第一层次是国家级的合格数据交易所。

企业架构方法一直强调对组织的业务、应用、数据和技术架构进行全面、积极的设计，以达到组织战略与业务的契合，以及业务与IT的契合。但是很多项目很难真正做到这一点。原因有三:建筑学理论不到位。学习TOGAF有助于建立架构思维，但远远不够。即使通过了TOGAF认证，也需要通过具体的项目实施，不断反思TOGAF的内容，然后进行裁剪和补充，逐步形成建筑项目的具体实施方法。

架构强调的是正向设计，业务、应用、数据、技术架构是自上而下的正向推导，是自下而上的反向承接关系。这就要求在架构项目之初，就要规划好架构项目的完整技术路径，设计好项目过程中使用的大部分工具和模板。通过工具和模板，可以保证体系结构之间的逻辑关系，从而保证体系结构域之间承诺的实现。对项目实施顾问的能力要求很高。无论架构项目的边界和范围是什么，都要求架构实施顾问具备全球化思维，既懂业务又懂IT，能够从战略角度构建逻辑蓝图，深入挖掘问题。

以下解读只是我自己的体会。如有不足之处，请指正。【解读:2020年，华为数据管理部出版了《华为数据之路》，系统阐述了华为数据管理部的主要工作内容和目前的进展。华为作为国际知名的电信设备和手机厂商，如此大张旗鼓地公开其内部数据流和数据架构，与华为在安全保密方面的谨慎风格相比，似乎有点不寻常。但是，我们可以从这本书的推荐者那里得到一些启发。华为希望以自己的数字化工作为案例，在云和企业服务这两个薄弱的业务领域找到一些发展和突破。

当时的目标:引入IBM数据管理框架，启动信息架构和数据质量建设，在领先城市孵化数据机构。内容包括:1)在IBM顾问的指导下，建立数据管理框架；2)逐步建立业务流程中的数据组织；3)初步启动核心数据的信息架构建设；如何建立数据管理组织？这又和IBM有关。华为是老板学习IBM企业管理的内容。网上有很多介绍，这里就不提了。为了规范内部信息化建设，IBM向华为引入了企业架构EA的概念。

职责一:全球技术规划全球技术规划是全职架构师必须做的工作。全局技术规划要明确的指导整个团队同时向同一个方向前进，这对架构师的脑力和体力都是极大的考验，全球规划不仅要与业务密切沟通，还要有相应的技术深度和广度。我们应该采用正确的方法论，勇敢地做出判断和决定！职责2:统一的方。