數據治理組織架構，企業數據治理的重點和難點
1，企業數據治理的重點和難點2，如何合理設計治理層組織構架3，數據治理的主動數據治理最適合哪些領域4，怎么實現一個數據治理的項目數據治理的要點 流程及其需要注意的事5，數據治理數據管理該如何做如何達到企業要求1，企業數據治理的重點和難點
1.需要企業高層支持，將數據治理工作放在企業重點工作中，保證對數據治理項目人力物力的投入，提高數據治理相關部門和人員的執行力。2.建立完善的數據治理組織，數據治理管理制度，并明確組織內各角色的職責。數據治理團隊可由業務部門牽頭，it部門聯合組成，然后結合企業的現狀，制定相應的管理辦法、管理流程、認責體系、人員角色和崗位職責等，頒布相關的數據治理的企業規章制度3.建立數據規范。數據規范是指對企業核心數據進行有關存在性、完整性、質量及歸檔的測量標準，為評估企業數據質量，并且為手動錄入、設計數據加載程序、更新信息以及開發應用軟件提供的約束性規則，數據規范一般包括數據標準、數據模型、業務規則、元數據、主數據和參考數據。4.需要功能強大的數據治理工具。數據治理需要在數據采集、處理、分析、應用到歸檔銷毀的全生命周期里，對數據的質量、數據標準進行管控，為企業提供規范統一且高質量的數據資產。數據治理工具包括元數據管理工具、主數據管理工具、數據標準管理工具、數據質量管理工具等，億信華辰自主開發的睿治數據治理平臺包含元數據、主數據、數據質量、數據標準、數據資產、數據處理、數據交換、數據安全、數據生命周期九大功能模塊，各功能模塊可按照企業實際需求自由組合，是目前市面上最成熟且功能最強大的數據治理平臺工具。
2，如何合理設計治理層組織構架 一、拔高原則在為企業進行組織結構的重新設計時，必須遵循拔高原則，即整體設計應緊扣企業的發展戰略，充分考慮企業未來所要從事的行業、規模、技術以及人力資源配置等，為企業提供一個幾年內相對穩定且實用的平臺。二、優化原則任何組織都存在于一定的環境之中，組織的外部環境必然會對內部的結構形式產生一定程度的影響，因此企業組織結構的重新設計要充分考慮內外部環境，使企業組織結構適應于外部環境，謀求企業內外部資源的優化配置。三、均衡原則企業組織結構的重新設計應力求均衡，不能因為企業現階段沒有要求而合并部門和職能，在企業運行一段時間后又要重新進行設計，一句話：職能不能沒有，崗位可以合并。四、重點原則隨著企業的發展，會因環境的變化而使組織中各項工作完成的難易程度以及對組織目標實現的影響程度發生變化，企業的工作中心和職能部門的重要性亦隨之變化，因此在進行企業組織結構設計時，要突出企業現階段的重點工作和重點部門。五、人本原則設計企業組織結構前要綜合考慮企業現有的人力資源狀況以及企業未來幾年對人力資源素質、數量等方面的需求，以人為本進行設計，切忌拿所謂先進的框架往企業身上套，更不能因人設崗，因崗找事。六、適用原則企業組織結構的重新設計要適應企業的執行能力和一些良好的習慣，使企業和企業員工在執行起來時容易上手，而不能脫離企業實際進行設計，使企業為適應新的組織結構而嚴重影響正常工作的開展。七、強制原則重新設計的組織結構必然會因企業內部認識上的不統一、權利重新劃分、人事調整、責任明確且加重、考核細致而嚴厲等現象的產生而導致干部和員工的消極抵制甚至反對，在這種情況下，設計人員和企業老總要有充分的心理準備，采取召開預備會、邀請員工參與設計、輿論引導等手段，消除阻力，但在最后實施時，必須強制執行，嚴厲懲罰一切違規行為，確保整體運行的有序性，某些被證明不適合企業的設計可在運行兩三個月后再進行微調。搜一下：如何合理設計治理層組織構架
3，數據治理的主動數據治理最適合哪些領域 什么因素阻止公司采用主動數據治理方法？總的來說，問題在于它們在數據治理成熟度等級中處于什么位置。一家公司很難從成熟度模型的最左側 — 它們在其中沒有中央多領域 mdm 系統并且沒有數據治理組織或流程 —直接跳到該等級的最右側，它們在其中擁有強大的數據治理流程外加最新 mdm 系統和集成架構。通常，隨著時間的推移，組織會改進它們的數據治理方法。例如，當初始 mdm 系統開啟并運行之后，一些預期的優勢需要較長時間才能實現，或應對方法的局限性變得顯而易見，您可計劃以便在原始源系統中取消授權記錄的功能，并將該功能直接遷移到 mdm 系統中。升級公司的集成或中間件功能（例如，添加一個能處理實時更新的集成工具）之后，可切換到主動數據治理方法，或作為現有 crm 或 erp 系統重大升級的一部分，因為這可能是引進需要的業務流程變更的最佳時機。· 何時從“應對型”遷移為“主動型”度量標準將推動業務案例從應對型數據治理遷移到主動數據治理。問您自己以下問題，并嘗試量化時間、精力和費用投資方面的答案：· 吸納一個新客戶需要多長時間？· 涉及多少個不同步驟？· 在普通新記錄被接受到多領域 mdm 系統之前會接觸它多少次？· 由于這些源系統的局限性，仍在源系統中創建多少個重復記錄（然后在 mdm 系統中· 合并）？· 需要多少個數據管理員支持該企業？· 主記錄是否進入了“更改，改回”循環，因為兩個不同的用戶組試圖強制執行兩個不· 同的業務規則集？· 主記錄的重要方面是否因源系統和 mdm 系統之間的“裂縫而失敗”？· 維護各個源系統和 mdm 系統之間的集成的流程是否成為一種負擔？· 在 crm 系統中輸入新記錄后，必須等待才能在 erp 系統中變得可用，用戶是否有所· 抱怨？· 是否存在數據治理的資金問題，因為它被看做是管理費用或一種官僚作風？回答這些問題之后，應當明顯看出您是否將能夠遷移到更主動的數據治理方法。您可詳細計劃遷移流程，將它設立為一個獨立的項目或將它集成到另一個相關項目中。
4，怎么實現一個數據治理的項目數據治理的要點 流程及其需要注意的事 數據治理項目的實現需要的核心要素之一是明確一個需要解決的業務場景問題，如果沒有找到明確的業務痛點場景和期望得到的目標，不建議啟動數據治理項目。往往大家看到數據前后不一致、標準不合規、來源影響不清晰等問題就覺得數據治理必須啟動，但不能忽略發現這問題的具體業務場景真正需要的是什么。數據治理的具體工作是從定義問題開始，通過對內部業務、對技術、對組織架構、對數據的重新梳理，形成對資源（人、資源、環境等）的盡可能的充分認知，細分明確數據從業務、從組織、從it、從上下游輸入輸出等不同視角的一致性理解，根據企業和職能部門的實際情況基于充分利舊的原則，進行技術架構的總規劃，合理定義最終目標、實施路徑、安全和隱私保障、過程考核結果評估等，并充分利用技術工具輔助數據治理過程的快速實施和見效落地。數據治理的要點我理解他是一個長期循環往復的工作機制，沒有明確的終點，隨企業業務的開展應持續進行數據治理工作，并不斷完善優化過程、方法和目標。數據治理的流程需要找準一個短期工作目標，但并不一定意味這個場景問題的解決就應停止數據治理，啟動數據治理項目就應該認為他是一個無法停下來的火車，只有一路向前，才能引導企業的業務持續不斷的優化和達到內部各部門協同工作的最優狀態，最終形成各部門對公司或者職能部門的業務目標的一致性理解，讓后形成各自子工作目標的確認并有效執行。這一過程也是構建數據驅動企業決策、業務經營數字化的典型過程數據治理還是一個強服務型的工作，需要有明確的服務能力保障，不僅從實時交付，而是陪伴用戶一直走下去的意識和能力。依托睿治數據治理平臺，億信華辰提供一整套數據治理解決方案，可以解決各類復雜場景下的數據治理問題。睿治有著以下三個優勢：? 平臺化? 睿治數據治理平臺是目前國內功能最全的數據治理產品，完全覆蓋了數據治理9大領域。并且采用微服務架構，既可以和企業已建系統高度融合，也可以隨著未來信息化發展，而無限延展。? 智能化? 數據治理是一個非常耗時耗力的工作，在睿治產品中，加入了非常多的智能元素和功能，力求大大縮短數據管理周期、減少成本浪費。? 可視化? 睿治實現了數據從創建到消亡全生命周期的可視化，也實現了全角色的可視化，包括領導、技術管理、業務管理、都能通過平臺清晰的了解數據治理的過程和結果，從而保證數據治理的落地，產生積極的推動作用。搜一下：怎么實現一個數據治理的項目?數據治理的要點 流程及其需要注意的事項。 5，數據治理數據管理該如何做如何達到企業要求 數據治理需要重視的核心領域：數據模型，元數據管理，數據標準，數據質量管理，數據生命周期管理，數據分布與存儲，數據交換，數據安全，數據服務。數據管理：把握源頭控制（對于每個進入系統的數據都要做好嚴格的檢查校驗。這樣的工作需要持續、不斷，效益會歲時間慢慢浮現），定位頂層設計（數據分析平臺在信息系統架構的定位需要做明確的把控，比如以財務為核心，就要遵循sap的法則），以終為始（數據平臺的上線會導致對整個數據來源過程的重新審視，會重新去看待整個信息架構的合理性，流程的合理性，強壯性，整個業績體系，組織架構的合理性。隨著數據平臺的上線，很多數據都需要重新考慮，體系需要梳理，然后做相應調整），規范流程（規范流程涉及公司內部管理的梳理和整合，流程體系的梳理建設和整個文檔編碼的設計都需要配合整個管理體系的建設）首先，要重構商業銀行激勵機制。從我國實際來看，目前商業銀行管理層治理機制的效率缺乏，其根源在于激勵機制存在重隱性激勵而輕顯性激勵、重短期激勵而輕長期激勵等不合理因素，進而導致逆向選擇和道德風險。所以，應從公司治理的激勵理論出發，重點建立以風險薪酬為主、基本薪酬和福利保障為輔，以長期薪酬為主、短期薪酬為輔，科學的、多元化的薪酬激勵機制。 要改變剛性薪酬管制，堅決抑制過度的“在職消費”，避免隱性激勵機
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2，如何合理設計治理層組織構架 一、拔高原則在為企業進行組織結構的重新設計時，必須遵循拔高原則，即整體設計應緊扣企業的發展戰略，充分考慮企業未來所要從事的行業、規模、技術以及人力資源配置等，為企業提供一個幾年內相對穩定且實用的平臺。二、優化原則任何組織都存在于一定的環境之中，組織的外部環境必然會對內部的結構形式產生一定程度的影響，因此企業組織結構的重新設計要充分考慮內外部環境，使企業組織結構適應于外部環境，謀求企業內外部資源的優化配置。三、均衡原則企業組織結構的重新設計應力求均衡，不能因為企業現階段沒有要求而合并部門和職能，在企業運行一段時間后又要重新進行設計，一句話：職能不能沒有，崗位可以合并。四、重點原則隨著企業的發展，會因環境的變化而使組織中各項工作完成的難易程度以及對組織目標實現的影響程度發生變化，企業的工作中心和職能部門的重要性亦隨之變化，因此在進行企業組織結構設計時，要突出企業現階段的重點工作和重點部門。五、人本原則設計企業組織結構前要綜合考慮企業現有的人力資源狀況以及企業未來幾年對人力資源素質、數量等方面的需求，以人為本進行設計，切忌拿所謂先進的框架往企業身上套，更不能因人設崗，因崗找事。六、適用原則企業組織結構的重新設計要適應企業的執行能力和一些良好的習慣，使企業和企業員工在執行起來時容易上手，而不能脫離企業實際進行設計，使企業為適應新的組織結構而嚴重影響正常工作的開展。七、強制原則重新設計的組織結構必然會因企業內部認識上的不統一、權利重新劃分、人事調整、責任明確且加重、考核細致而嚴厲等現象的產生而導致干部和員工的消極抵制甚至反對，在這種情況下，設計人員和企業老總要有充分的心理準備，采取召開預備會、邀請員工參與設計、輿論引導等手段，消除阻力，但在最后實施時，必須強制執行，嚴厲懲罰一切違規行為，確保整體運行的有序性，某些被證明不適合企業的設計可在運行兩三個月后再進行微調。搜一下：如何合理設計治理層組織構架
3，數據治理的主動數據治理最適合哪些領域 什么因素阻止公司采用主動數據治理方法？總的來說，問題在于它們在數據治理成熟度等級中處于什么位置。一家公司很難從成熟度模型的最左側 — 它們在其中沒有中央多領域 mdm 系統并且沒有數據治理組織或流程 —直接跳到該等級的最右側，它們在其中擁有強大的數據治理流程外加最新 mdm 系統和集成架構。通常，隨著時間的推移，組織會改進它們的數據治理方法。例如，當初始 mdm 系統開啟并運行之后，一些預期的優勢需要較長時間才能實現，或應對方法的局限性變得顯而易見，您可計劃以便在原始源系統中取消授權記錄的功能，并將該功能直接遷移到 mdm 系統中。升級公司的集成或中間件功能（例如，添加一個能處理實時更新的集成工具）之后，可切換到主動數據治理方法，或作為現有 crm 或 erp 系統重大升級的一部分，因為這可能是引進需要的業務流程變更的最佳時機。· 何時從“應對型”遷移為“主動型”度量標準將推動業務案例從應對型數據治理遷移到主動數據治理。問您自己以下問題，并嘗試量化時間、精力和費用投資方面的答案：· 吸納一個新客戶需要多長時間？· 涉及多少個不同步驟？· 在普通新記錄被接受到多領域 mdm 系統之前會接觸它多少次？· 由于這些源系統的局限性，仍在源系統中創建多少個重復記錄（然后在 mdm 系統中· 合并）？· 需要多少個數據管理員支持該企業？· 主記錄是否進入了“更改，改回”循環，因為兩個不同的用戶組試圖強制執行兩個不· 同的業務規則集？· 主記錄的重要方面是否因源系統和 mdm 系統之間的“裂縫而失敗”？· 維護各個源系統和 mdm 系統之間的集成的流程是否成為一種負擔？· 在 crm 系統中輸入新記錄后，必須等待才能在 erp 系統中變得可用，用戶是否有所· 抱怨？· 是否存在數據治理的資金問題，因為它被看做是管理費用或一種官僚作風？回答這些問題之后，應當明顯看出您是否將能夠遷移到更主動的數據治理方法。您可詳細計劃遷移流程，將它設立為一個獨立的項目或將它集成到另一個相關項目中。
4，怎么實現一個數據治理的項目數據治理的要點 流程及其需要注意的事 數據治理項目的實現需要的核心要素之一是明確一個需要解決的業務場景問題，如果沒有找到明確的業務痛點場景和期望得到的目標，不建議啟動數據治理項目。往往大家看到數據前后不一致、標準不合規、來源影響不清晰等問題就覺得數據治理必須啟動，但不能忽略發現這問題的具體業務場景真正需要的是什么。數據治理的具體工作是從定義問題開始，通過對內部業務、對技術、對組織架構、對數據的重新梳理，形成對資源（人、資源、環境等）的盡可能的充分認知，細分明確數據從業務、從組織、從it、從上下游輸入輸出等不同視角的一致性理解，根據企業和職能部門的實際情況基于充分利舊的原則，進行技術架構的總規劃，合理定義最終目標、實施路徑、安全和隱私保障、過程考核結果評估等，并充分利用技術工具輔助數據治理過程的快速實施和見效落地。數據治理的要點我理解他是一個長期循環往復的工作機制，沒有明確的終點，隨企業業務的開展應持續進行數據治理工作，并不斷完善優化過程、方法和目標。數據治理的流程需要找準一個短期工作目標，但并不一定意味這個場景問題的解決就應停止數據治理，啟動數據治理項目就應該認為他是一個無法停下來的火車，只有一路向前，才能引導企業的業務持續不斷的優化和達到內部各部門協同工作的最優狀態，最終形成各部門對公司或者職能部門的業務目標的一致性理解，讓后形成各自子工作目標的確認并有效執行。這一過程也是構建數據驅動企業決策、業務經營數字化的典型過程數據治理還是一個強服務型的工作，需要有明確的服務能力保障，不僅從實時交付，而是陪伴用戶一直走下去的意識和能力。依托睿治數據治理平臺，億信華辰提供一整套數據治理解決方案，可以解決各類復雜場景下的數據治理問題。睿治有著以下三個優勢：? 平臺化? 睿治數據治理平臺是目前國內功能最全的數據治理產品，完全覆蓋了數據治理9大領域。并且采用微服務架構，既可以和企業已建系統高度融合，也可以隨著未來信息化發展，而無限延展。? 智能化? 數據治理是一個非常耗時耗力的工作，在睿治產品中，加入了非常多的智能元素和功能，力求大大縮短數據管理周期、減少成本浪費。? 可視化? 睿治實現了數據從創建到消亡全生命周期的可視化，也實現了全角色的可視化，包括領導、技術管理、業務管理、都能通過平臺清晰的了解數據治理的過程和結果，從而保證數據治理的落地，產生積極的推動作用。搜一下：怎么實現一個數據治理的項目?數據治理的要點 流程及其需要注意的事項。 5，數據治理數據管理該如何做如何達到企業要求 數據治理需要重視的核心領域：數據模型，元數據管理，數據標準，數據質量管理，數據生命周期管理，數據分布與存儲，數據交換，數據安全，數據服務。數據管理：把握源頭控制（對于每個進入系統的數據都要做好嚴格的檢查校驗。這樣的工作需要持續、不斷，效益會歲時間慢慢浮現），定位頂層設計（數據分析平臺在信息系統架構的定位需要做明確的把控，比如以財務為核心，就要遵循sap的法則），以終為始（數據平臺的上線會導致對整個數據來源過程的重新審視，會重新去看待整個信息架構的合理性，流程的合理性，強壯性，整個業績體系，組織架構的合理性。隨著數據平臺的上線，很多數據都需要重新考慮，體系需要梳理，然后做相應調整），規范流程（規范流程涉及公司內部管理的梳理和整合，流程體系的梳理建設和整個文檔編碼的設計都需要配合整個管理體系的建設）首先，要重構商業銀行激勵機制。從我國實際來看，目前商業銀行管理層治理機制的效率缺乏，其根源在于激勵機制存在重隱性激勵而輕顯性激勵、重短期激勵而輕長期激勵等不合理因素，進而導致逆向選擇和道德風險。所以，應從公司治理的激勵理論出發，重點建立以風險薪酬為主、基本薪酬和福利保障為輔，以長期薪酬為主、短期薪酬為輔，科學的、多元化的薪酬激勵機制。 要改變剛性薪酬管制，堅決抑制過度的“在職消費”，避免隱性激勵機
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