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御数金秋 干货共享(上) ——御数坊数据治理实战沙龙
发布时间:2017-10-18 10:07:36

 

 

2017年10月15日下午,御数坊在中关村创业大街举办了“御数金秋 干货共享”数据治理实战沙龙活动。来自各行各业的40多位数据管理同仁参与了本次活动。

活动以数据治理实战与落地为主题,从数据治理的理论谈起,围绕数据管理能力成熟度评估、数据标准、数据质量、数据安全等主题,分享了御数坊团队的理论研讨和实战经验。

在此,小编特意总结了本次活动干货,以飨抱憾未能来到活动现场的朋友。


模块一:顶天立地——“兼谈数据治理的理论与落地”

 

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御数坊创始人兼CEO刘晨,首先分享了御数坊在过去一年里所做的工作,御数坊在能源、通信、金融和政府等多领域都做了许多数据治理的实践。

 

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“御数有道,独具创新”一语道出了御数坊的品牌理念,即以数据为核心,贯彻兢兢业业、精益求精的工匠精神,承接企业战略、落地至业务运营与信息系统,深谙数据治理之道、术、器,帮助统御数据资产,保障数据价值。

 

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顶天:DMBOK2.0更新解读

DAMA国际是数据治理与管理领域最权威的组织,其在2010年组织众多数据管理领域的国际级资深专家,深入阐述数据管理各领域的完整知识体系,编著并出版的《DAMA-DMBOK Guide: The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge》(简称DMBOK),是目前全球范围内最权威的数据管理书籍,国际上很多数据管理体系以本书为主要参考内容。DAMA China组织国内众多专家翻译的中文版本《数据管理知识体系指南》,也一直被国内数据管理领域业内人员当做人手一本的必备实用手册。

今年8月份,DAMA国际成立30周年之际,其吸收最新数据管理理论,结合多年实践,更新了部分理论推出了DMBOK2.0版,刘晨老师对这部分更新做了最新解读。

1、职能框架更新:新增数据集成与互操作

 

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2、数据生命周期更新

· 创建和使用,是数据生命周期中最重要的节点;

· 数据质量、元数据、数据安全必须在生命周期全过程中;

· 数据管理工作应该聚焦于最关键的数据;

 

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3、数据治理组织结构变更

· 强化数据治理指导委员会的最高权力

· 数据团队仍然与IT紧耦合

 

 

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4、新增“数据管理组织模式

 

 

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5、数据能力成熟度评估

· 未制定DAMA评估模型

· 简介了CMMI, EDMCouncil,IBM,GARTNER,Stanford模型

· 提出了选择模型的标准及开展成熟度评估的活动流程

 

 

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6、强调变革管理

 

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立地:数据治理能力建设vs落地见效

数据治理项目通常都能做些什么?如何定义数据治理项目的落地?如何平衡数据治理的能力建设和落地见效?刘晨老师做了一一解读,并作了指导性总结。

 

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模块二:数据能力成熟度评估工作介绍

 

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御数坊联合创始人、数据能力成熟度评估组专家宾军志老师介绍了数据能力成熟度评估的建设背景、评估模型和评估过程。

大数据时代已经到来,而数据管理依然在路上,业界需要相关标准为数据建章立制。中国标准化研究院在此背景下,借鉴国外先进的数据能力成熟度模型理论,结合中国本土数据能力现状,进行了标准的预研及立项,制定了数据能力成熟度评估模型标准。

 

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通过数据能力成熟度评估,可以评价各地大数据发展现状,培养大数据发展人才,规范指导大数据行业整体发展促进行业发展。

 

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企业进行数据能力成熟度评估,可以发现存在的问题并指明发展方向,提升人员技能,建立数据能力体系,并在行业专家的指导下,开展最佳实践、行业研讨会、行业报告等相关工作,持续推动企业数据能力的提升。

 

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数据能力成熟度模型是针对一个组织数据管理、应用能力的评估框架,通过数据能力成熟度模型,组织可以清楚定义数据当前所处的发展阶段以及未来发展的方向。

 

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数据能力成熟度评估具体过程是由中国电子标准化研究院联合御数坊,依据国标20141184-T-469《数据管理能力成熟度模型》,评估企业当前的数据管理能力成熟度等级。

可评估数据拥有方在数据管理方面的问题并提出针对性建议,以提升其数据管理能力水平;帮助数据解决方案提供方完善其自身方案完备度,提升其咨询和实施的能力;帮助数据管理从业者建立全面的数据管理技能,提升其数据管理工作水平。

 

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