ITPub博客

首页 > 大数据 > 数据挖掘 > 企业数据管理工作“向前看”,也不要忘记“回头查”!

企业数据管理工作“向前看”,也不要忘记“回头查”!

原创 数据挖掘 作者:御数坊 时间:2020-10-30 09:08:54 0 删除 编辑

新朋友点上方蓝字“御数坊”快速关注

原文地址:


评估一个组织的数据管理工作的当前状态可以帮助您了解当前数据管理工作的优势、改进的领域和进步的途径。


介绍

introduction

许多组织已经开始探索企业数据管理策略的必要性,以利用它们收集、存储、使用与传播的数据和信息的价值。此外,管理人员已经开始将法规遵从性和管理法规要求的提高视为对组织内部数据理解的一种要求。

在过去,许多组织已经执行了大量的业务流程重组计划来改进他们的业务活动。任何重新设计的努力都是从对当前状态的评估开始的,因为如果组织不知道自己的处境,就无法改进。有许多评估格式可用于改进业务和信息技术的流程(比如:六西格玛、CMMI等)。

21世纪组织的命脉是信息,提高信息的利用率、一致性、质量和价值对组织来说至关重要。人们越来越关注数据作为资产的概念,这促使人们重新评估跨企业管理数据的需要,而不是在单个业务部门内。由于缺乏现有的数据管理战略,企业对将数据作为战略资产进行估价的必要性的看法不完整或不准确,这可能导致错失识别商机、改进流程和降低成本的机会。专注于企业数据管理和企业数据管理组件的开发可以显著提高流程效率、降低成本和增加知识。

然而,在组织开始开发和实施企业数据管理战略之前,它必须从业务流程重组中借用一项活动,并评估整个组织的数据管理的当前状态。正如著名的英国科学家凯尔文勋爵所说,“你无法管理你没有测量过的东西。”

关于业务和IT过程改进评估领域已经写了很多文章;有很多关于六西格玛或CMMI评估的优点和任务的书籍、文章和论文。不幸的是,数据和信息还没有得到这种程度的重视,因此许多组织可能在踏上数据管理评估之旅时非常犹豫,认为自己将孤军奋战,不知所措。然而,数据管理可以使用过程评估方法的基础来开发数据管理评估和改进模型。这样做可以让数据管理“站在巨人的肩膀上”,通过修改过程评估以满足数据管理社区的需要,使用已经证明有效的方法。

数据管理评估框架

数据管理评估的基本格式可以包括:

勘探阶段:

  • 制定所有业务部门、技术领域、各级组织的利益相关者名单,接受当前状态评估
  • 根据行业标准框架(例如,DAMA-DMBOK)、EWSolutions的EIM框架等,确定数据管理每个领域的基线需求
  • 编制标准访谈问卷,包含企业数据管理各个领域的要求
  • 采访所有确定的利益相关者,使用确定的要求作为面试问题的指南,记录访谈
  • 确定任何现有的数据管理计划,无论是在企业级还是在非企业级
  • 确定任何数据管理计划已经实现的好处
  • 检查IT和业务部门对数据管理技术(DBMS、元数据、数据建模、主数据、数据质量、DW/BI等)的投资
  • 通过管理讨论和计算投资回报(ROI)来确定现有和未来数据管理计划的预期结果
  • 评估业务人员及其数据/信息管理流程的绩效

 

检查阶段:

  • 根据确定的在整个企业范围内管理数据所需的改进评估所有挑战
  • 执行当前状态与管理和管理数据的需求/期望状态之间的差距分析,包括对预期成功水平的评估
  • 使用公认的分析技术分析现有数据管理供应商的收益和成本
  • 对照行业基准和最佳实践,对比现有和预期的工作
  • 确定所需信息,以便为每个选定的数据管理领域制定和实施建议的行动

 

实施阶段:

  • 为每个业务和IT部门确定从企业数据管理中获得的基于组织的好处(量化和鉴定)

  • 为组织制定高层企业数据管理战略和计划(“路线图”)

  • 为企业数据管理策略和路线图划分优先级并提出成本估算

  • 撰写当前状态评估和数据策略计划的报告和陈述

  • 提出利用现有和未来数据管理活动和投资所需的计划和步骤-获得实施批准

  • 制定执行企业数据管理路线图第一阶段的详细计划

  • 指导改进数据治理和为组织选择的所有企业数据管理领域(元数据管理、数据质量管理、企业数据体系结构等)的活动

 

企业数据管理评估面临的挑战

challenge

与流程评估一样,评估组织内数据管理的当前状态可能会带来各种挑战。包括CMM研究所在内的各种来源的专家列出了在开发和执行任何类型的评估时遇到的以下问题:
 

  • 内部指导和执行的评估非常困难;当使用外部专家资源开发和执行评估(行业知识、框架知识、客观性、完全专注于评估等)时,可以获得最佳结果;


  • 缺乏待评估领域的行业框架;如果对整个领域没有明确的了解,范围讨论将继续困扰评估期间。在企业数据管理中,大多数专家将依赖于DAMA-DMBOK©或独立于供应商的企业数据管理框架,如EWSolutions的EIM框架;

  • 缺乏一个行业标准的成熟度模型来评估每个领域组件的当前状态和整个领域的成熟度,以及用概述的能力预测目标状态期望的成熟度。在企业数据管理中,大多数专家将依赖于CMM研究所的数据管理成熟度模型或独立于供应商的企业数据管理成熟度模型,如EWSolutions的EIM成熟度模型;

  • 缺乏衡量活动、改进、进展等的指标。没有度量标准和定期执行的度量,任何评估都不值得其名称或投入的时间和精力;

  • 缺乏对企业数据管理及其组成部分的持续改进的持续关注。如果组织没有做出一个有意识、坚定和可持续的承诺来持续改进企业数据管理的所有领域,那么执行评估将不会产生永久性的结果。

 

结论

conclusion

尽管评估不是一项简单或快速的任务,但对于任何希望开始或提高其数据管理能力的组织来说,评估都是一项必不可少的活动。使用经过验证的过程改进评估格式的模型和方法,组织有可能开发和实施自己的可靠的企业数据管理评估和改进计划。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/69986666/viewspace-2731025/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

上一篇: 没有了~
请登录后发表评论 登录
全部评论

注册时间:2020-10-29

  • 博文量
    4
  • 访问量
    2091