数据认责

本书提供了关于如何在数据治理中建立和运行数据认责工作的适用且可操作的信息和说明，旨在为新任数据专员或数据治理经理提供在数据认责方面所需的知识，以确保其工作有效和高效。本书分为11章，包括：数据认责和数据治理：二者如何结合；了解数据认责的类型；认责管理的角色和职责；实施数据认责；培训业务型数据专员；数据认责实践；数据专员的重要角色；衡量数据认责进度：指标；数据认责成熟度评估；大数据和数据湖认责；基于数据域开展数据治理和认责。 本书内容丰富，理论和实践相结合，易读性和可操作性强，可以作为数据质量管理的入门和进阶用书，还可作为数据治理、信息技术、数据分析等领域人员的参考用书，尤其适合对数据认责感兴趣的读者和负责组织以及运行数据认责工作的人员阅读。

关于作者 30多年前，大卫?普罗特金（David Plotkin）在一家大型石油公司工作了15年后，从化学工程领域转型到了数据管理领域。之后，他一直从事数据建模、元数据、数据管理、数据质量和数据治理方面的工作。他的大部分职业生涯都在金融服务和保险领域，但他也花了3年时间担任企业信息管理的顾问，指导客户公司规划和实施数据治理—数据治理既是一项独立的工作，也是数据质量改进和主数据管理等其他举措的一部分。他在一家保险公司负责实施数据治理，指导另一家保险企业开展全球数据认责，还曾在一家大型银行管理运营数据治理能力中心，负责两家大型银行的数据质量改进工作。他在管理数据治理项目和数据质量商业工具的使用上拥有丰富的经验。 除了本书之外，他还编写并发表了一个关于“数据认责完整指南”的系列教程，该教程提供了广泛而详细的培训内容，目的是使数据认责工作在各种不同类型的企业中取得成功。 他是DAMA协会和多个专业峰会上备受欢迎的演讲者，也是与元数据、数据治理和数据质量相关的许多主题的主题专家。

目录 本书翻译组 关于作者 致谢 绪论1 第1章 数据认责和数据治理：二者如何结合6 1.1 什么是数据治理6 1.2 驱动数据治理的一些最佳实践7 1.3 什么是数据认责7 1.4 数据认责的总体目标8 1.5 将数据转变至受控状态9 1.6 三个P：政策、流程和规程11 1.7 数据认责如何与数据治理相结合12 1.7.1 高层领导小组13 1.7.2 数据治理委员会15 1.7.3 数据认责专委会18 1.7.4 通过技术型数据专员提供IT支持18 1.7.5 数据治理办公室19 1.8 整体数据治理组织20 1.9 小结21 第2章 了解数据认责的类型22 2.1 业务型数据专员23 2.1.1 选择合适的业务型数据专员23 2.1.2 成功的业务型数据专员所具备的特征24 2.1.3 业务型数据专员与数据25 2.1.4 业务型数据专员的关键角色27 2.2 技术型数据专员28 2.3 项目型数据专员29 2.4 操作型数据专员30 2.5 小结30 第3章 认责管理的角色与职责31 3.1 数据认责专委会31 3.1.1 什么是数据认责专委会31 3.1.2 数据认责专委会成员31 3.1.3 数据认责专委会职责33 3.2 数据治理经理35 3.3 企业级数据专员35 3.4 业务型数据专员37 3.5 项目型数据专员41 3.6 技术型数据专员44 3.7 操作型数据专员44 3.8 数据认责RACI职能矩阵46 3.9 小结47 第4章 实施数据认责48 4.1 倡导与沟通数据认责49 4.1.1 数据认责沟通信息49 4.1.2 准备数据认责沟通51 4.2 获取高层与基层的支持52 4.3 加强对组织的理解53 4.3.1 组织架构53 4.3.2 组织文化57 4.4 组织数据专员58 4.5 厘清出发点59 4.5.1 厘清已拥有什么：数据59 4.5.2 厘清已拥有什么：元数据61 4.5.3 厘清已拥有什么：数据质量64 4.5.4 厘清已拥有什么：流程66 4.5.5 厘清已拥有什么：工具66 4.6 小结67 第5章 培训业务型数据专员68 5.1 业务型数据专员培训课程70 5.2 关键业务数据元素的元数据71 5.3 数据的使用71 5.3.1 信息生产者与消费者72 5.3.2 使用SIPOC了解数据使用73 5.4 数据认责流程介绍73 5.5 认责支撑工具74 5.6 提升数据质量的培训75 5.7 小结76 第6章 数据认责实践77 6.1 基础知识77 6.1.1 选择关键业务数据元素78 6.1.2 分配负责的业务型数据专员80 6.1.3 业务数据元素的命名81 6.1.4 创建良好的业务定义82 6.1.5 定义业务数据元素的创建和使用规则83 6.1.6 定义派生规则84 6.2 设置可复用流程84 6.3 界定数据认责制度实施的范围87 6.4 理解业务型数据专员如何与数据治理办公室互动88 6.4.1 与数据专员定期举行会议88 6.4.2 使用互动式讨论组89 6.4.3 成立工作组90 6.4.4 项目型数据专员如何与业务型数据专员协作共事91 6.5 使用问题日志完成日常工作92 6.5.1 什么是问题日志92 6.5.2 管理问题日志92 6.5.3 理解问题日志流程93 6.6 文件记录和沟通：沟通计划95 6.6.1 什么是必须沟通的？95 6.6.2 沟通计划必须包含什么？95 6.6.3 定向沟通的重要性97 6.7 在项目方法论中增加数据治理工作98 6.7.1 把数据认责任务增加到项目中的好处98 6.7.2 为项目提供支持的数据认责角色98 6.7.3 数据认责任务和模板99 6.7.4 培训项目经理101 6.8 构建并遵循数据治理或数据认责路线图101 6.9 确定数据认责工具104 6.9.1 数据认责门户104 6.9.2 数据认责维基百科106 6.9.3 关键产物：业务术语表106 6.9.4 使用工作流实现流程自动化109 6.9.5 元数据存储库115 6.10 小结117 第7章 数据专员的重要角色118 7.1 数据认责在数据质量提升中的角色118 7.1.1 度量和提升数据质量118 7.1.2 防止数据质量恶化119 7.1.3 不同场景下的数据质量提升意味着什么120 7.1.4 提升数据质量对整体数据认责工作的重要性121 7.1.5 理解数据质量维度121 7.1.6 明确数据质量规则122 7.1.7 支持数据质量与数据剖析的改进124 7.1.8 加载过程中强化数据质量126 7.2 数据认责在元数据质量管理中的角色129 7.2.1 剖析元数据130 7.2.2 元数据质量维度131 7.3 数据认责在参考数据管理中的角色133 7.3.1 参考数据的一般维护134 7.3.2 跨系统保持参考数据值一致135 7.4 数据认责在主数据管理实体解析中的角色138 7.4.1 识别出特征属性139 7.4.2 查找记录和映射字段142 7.4.3 标准化数值143 7.4.4 用外部数据源增强数据143 7.5 数据认责在主数据管理遴选处理中的角色144 7.6 数据认责在主数据管理异常处理中的角色146 7.7 数据认责在信息安全中的角色148 7.8 数据认责在支持质量保证中的角色149 7.9 数据认责在编制血缘关系中的角色150 7.10 数据认责在流程风险管理中的角色152 7.11 数据认责在数据隐私法规中的角色153 7.11.1 数据主权法规的关键信条154 7.11.2 遵守法规154 7.11.3 捕获其他元数据以实现合规性155 7.11.4 初步了解数据和流程支持的数据主权法规155 7.12 小结157 第8章 衡量数据认责进度：指标160 8.1 业务成效指标160 8.2 运营指标162 8.3 小结166 第9章 数据认责成熟度评估167 9.1 设定数据认责成熟度模型：级别和维度167 9.2 数据认责成熟度级别167 9.2.1 成熟度级别1：初始级168 9.2.2 成熟度级别2：策略级168 9.2.3 成熟度级别3：良好级168 9.2.4 成熟度级别4：战略级169 9.2.5 成熟度级别5：优化级169 9.3 数据认责成熟度维度的各级别要求169 9.3.1 组织意识170 9.3.2 角色和架构170 9.3.3 标准、政策和流程171 9.3.4 价值创造172 9.4 收集成熟度模型的评估数据173 9.5 评估成熟度调查结果174 9.6 衡量成熟度进展174 9.7 找准差距和改进提升177 9.8 小结178 第10章 大数据和数据湖认责179 10.1 数据认责和大数据179 10.2 数据认责和数据湖180 10.2.1 数据湖和元数据181 10.2.2 给数据湖确定数据治理的等级182 10.2.3 在数据湖中创建的元数据183 10.2.4 治理数据湖的建议角色184 10.2.5 数据湖和高速数据环境开展数据认责185 10.3 小结186 第11章 基于数据域开展数据治理和认责187 11.1 数据域驱动的数据认责案例187 11.1.1 数据域驱动的数据治理从何而来？188 11.1.2 数据域驱动的数据认责价值188 11.2 数据域的定义190 11.3 数据域的主要收益191 11.4 确定和设置数据域192 11.4.1 业务主题域193 11.4.2 业务数据元素193 11.4.3 授权数据供应点194 11.5 治理数据域196 11.5.1 数据域和数据域委员会196 11.5.2 数据域委员会结构和治理198 11.5.3 数据域委员会人员配备199 11.6 数据域驱动的数据治理关键活动201 11.7 数据域驱动的数据认责需要一个成熟的组织202 11.8 小结204 附录205 附录A 定义及派生规则示例205 附录B 培训计划大纲范例205 附录C 用于命名业务数据元素的类词211