DAMA-CDGA认证-第16章数据管理组织与角色期望

DAMA-CDGA认证-第16章数据管理组织与角色期望 一、知识点归纳 （一）了解现有的组织和文化规范

        1.数据在组织中的作用

        2.关于数据的文化规范

        3.数据管理和数据治理实践

        4.如何组织和执行工作

        5.汇报关系的组织方式

        6.技能水平

（二）数据管理组织的结构

        1.分散运营方式

        优点：组织结构相对扁平，数据管理组织与业务线或IT部门具有一致性。这种一致性通常意味着对数据要有清晰的理解，相对容易实施或改进

        缺点：让过多的人员参与治理和制定决策，实施协作决策通常比集中发布号令更加困难。分散模式一般不太正式，可能难以长期性维持。为了取得成功，他们需要一些方法强化实践的一致性，但这可能很难协调。使用分散模式来定义数据所有权，通常也比较困难。

        2.网络运营模式

        优点类似于分散模式（结构扁平、观念一致、快速组建）。采用RACI，有助于在不影响组织结构的情况下建立责任制。它的缺点是需要维护和执行与RACI相关的期望。

        3.集中运营模式

        最正式且成熟的数据管理运营模式是集中运营模式。所有工作都由数据管理组织掌控。参与数据治理和数据管理的人员直接向负责治理、管理职责、元数据管理、数据质量管理、主数据和参考数据管理、数据架构、业务分析等工作的数据管理主管报告。

        优点是为数据管理或数据治理建立了正式的管理职位，且拥有一个最终决策人。因为职责是明确的，所以决策更容易。在组织内部，可以按不同的业务类型或业务主题分别管理数据。

        缺点是实施集中模式通常需要重大的组织变革。将数据管理的角色从核心业务流程正式分离，存在业务知识逐渐丢失的风险。

        4.混合运营模式

        5.联邦运营模式

（三）关键成功因素

        1.高管层的支持

        2.明确的愿景

        3.主动的变更管理

        4.领导者之间的共识

        5.持续沟通

        6.利益相关方的参与

        7.指导和培训

        8.采用度量策略

        9.坚持指导原则

        10.演进而非革命

（四）采用度量策略

        1.是否采用

        2.改进的程度

        3.数据管理的有利方面

        4.改进的流程和项目

        5.识别并规避风险

        6.数据管理的创新方面

        7.可信度分析

        数据管理的有利方面可以侧重于改进以数据为中心的流程

        数据管理的创新可以通过增强可信数据来改进决策和分析

（五）全球化组织需要注意

        1.遵守标准

        2.同步流程

        3.明确责任制度

        4.培训和交流

        5.有效地监控和度量

        6.发展规模经济

        7.减少重复性工作