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一 数据管理框架的背景

数据管理框架助力企业实现数据管理。

企业的数字化转型给许多行业带来了根本性的变化。越来越多的公司将数据视为对业务至关重要且与竞争相关的资产，从而推动新产品和服务以及数据驱动战略的发展。将数据作为战略资产进行管理是一项挑战，因为它要求公司修改既定的数据管理方法和概念，以便更有效地从数据中获取价值。数据管理本身需要扩大其范围，不仅要涵盖主数据，还要涵盖分析数据和其他数据类型，同时将原先对数据质量的关注扩展到其他方面，例如数据合规性、数据安全和隐私或数据风险。

企业数据质量能力中心(CC CDQ)由 15 多家欧洲公司以及来自三所欧洲大学的研究人员共同努力，开发了数字经济中数据管理的参考模型：数据管理卓越模型。数据管理框架通过定义主要设计领域为从业者实施数据管理提供支持和指导，同时支持向数字化和数据驱动型公司的转型。该数据管理框架包括：目标、驱动因素和结果。

二 数据卓越模型的结构

鉴于数据是数字经济的战略资源，数据管理框架的结构建立在绩效管理原则和管理周期逻辑的基础上。参考模型将数据管理的设计领域分为三类：目标、驱动因素和结果，它们在持续改进周期中相互关联。

目标：通过概述必要的业务能力和数据管理能力并以数据策略的形式阐明来分解数据管理的总体目的和目的；

推动因素有助于实现六个设计领域指定的目标：人员、角色和职责；绩效管理；流程和方法；数据架构；数据生命周期；数据应用；

结果表明，在两个可量化的方面，目标的实现程度：数据卓越性和商业价值；

持续改进允许调整目标和推动因素，确保模型的动态性。

1.目标

通过首先查看和了解所需的业务能力，然后定义和开发适当的数据管理能力，数据管理员可以使他们的活动与业务保持一致。

业务能力是公司实现业务目标所需的技能、惯例和资源的集合。它们描述了公司在核心上做什么（或应该做什么），而不是为什么或如何做。

数据管理能力是公司通过数据管理支持业务能力所需的技能、例程和资源的集合。典型的数据管理能力包括数据采集、数据转换和协调、数据处理、数据提供、数据建模和数据访问等。

数据战略定义了数据管理的范围和目标，并指定了提供所需数据管理能力的路线图。

2.推动因素

驱动因素定义了数据管理的设计领域，这些领域将被考虑用于提供所需的数据管理功能。

人员、角色和职责定义了技能和组织，以确保有效的数据管理和整个组织数据的一致使用。

绩效管理定义了借助关键绩效指标体系来监视和控制数据管理的绩效（即进度和结果）的措施。

流程和方法定义了正确且一致地管理和使用数据的程序和标准。

数据架构定义概念数据模型，指定哪些数据存储在哪个应用程序中，并描述数据在应用程序之间如何流动。

数据生命周期定义数据对象和文档，并审查数据来源、操作数据活动（即从数据获取和创建到数据归档）、数据消费者和数据使用上下文。

数据应用程序定义了支持数据管理活动的软件组件。

3.结果

数据管理的成果有两方面：第一，最明显的是，数据管理对数据本身有直接的影响，在参考模型中被定义为“数据卓越”；第二，数据管理为业务增加了价值，在参考模型中被定义为“业务价值”。

数据卓越是指数据管理对数据本身的影响，首先涉及数据质量（定义为“适合用途”），也涉及其他与数据相关的方面，例如数据合规性、数据安全性和隐私性或数据风险。

商业价值是指数据管理对财务、业务流程、客户和组织增长等业务的影响。

三 数据是地图，也是指南针。

数据就像一张地图，展现了各种可能性，展示了过去的趋势，并突出了未来的潜在路径——无论是通过客户行为、市场趋势还是运营效率。它提供了您去过哪里以及可以去哪里的详细视图。同时，数据就像指南针一样，随着数字环境的发展提供实时指导并重新调整您的方向。它有助于让您的组织与战略目标保持一致，同时提醒您注意未来可能出现的干扰。