数据治理组织架构，企业数据治理的重点和难点
1，企业数据治理的重点和难点2，如何合理设计治理层组织构架3，数据治理的主动数据治理最适合哪些领域4，怎么实现一个数据治理的项目数据治理的要点 流程及其需要注意的事5，数据治理数据管理该如何做如何达到企业要求1，企业数据治理的重点和难点
1.需要企业高层支持，将数据治理工作放在企业重点工作中，保证对数据治理项目人力物力的投入，提高数据治理相关部门和人员的执行力。2.建立完善的数据治理组织，数据治理管理制度，并明确组织内各角色的职责。数据治理团队可由业务部门牵头，it部门联合组成，然后结合企业的现状，制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等，颁布相关的数据治理的企业规章制度3.建立数据规范。数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，为评估企业数据质量，并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则，数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。4.需要功能强大的数据治理工具。数据治理需要在数据采集、处理、分析、应用到归档销毁的全生命周期里，对数据的质量、数据标准进行管控，为企业提供规范统一且高质量的数据资产。数据治理工具包括元数据管理工具、主数据管理工具、数据标准管理工具、数据质量管理工具等，亿信华辰自主开发的睿治数据治理平台包含元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块，各功能模块可按照企业实际需求自由组合，是目前市面上最成熟且功能最强大的数据治理平台工具。
2，如何合理设计治理层组织构架 一、拔高原则在为企业进行组织结构的重新设计时，必须遵循拔高原则，即整体设计应紧扣企业的发展战略，充分考虑企业未来所要从事的行业、规模、技术以及人力资源配置等，为企业提供一个几年内相对稳定且实用的平台。二、优化原则任何组织都存在于一定的环境之中，组织的外部环境必然会对内部的结构形式产生一定程度的影响，因此企业组织结构的重新设计要充分考虑内外部环境，使企业组织结构适应于外部环境，谋求企业内外部资源的优化配置。三、均衡原则企业组织结构的重新设计应力求均衡，不能因为企业现阶段没有要求而合并部门和职能，在企业运行一段时间后又要重新进行设计，一句话：职能不能没有，岗位可以合并。四、重点原则随着企业的发展，会因环境的变化而使组织中各项工作完成的难易程度以及对组织目标实现的影响程度发生变化，企业的工作中心和职能部门的重要性亦随之变化，因此在进行企业组织结构设计时，要突出企业现阶段的重点工作和重点部门。五、人本原则设计企业组织结构前要综合考虑企业现有的人力资源状况以及企业未来几年对人力资源素质、数量等方面的需求，以人为本进行设计，切忌拿所谓先进的框架往企业身上套，更不能因人设岗，因岗找事。六、适用原则企业组织结构的重新设计要适应企业的执行能力和一些良好的习惯，使企业和企业员工在执行起来时容易上手，而不能脱离企业实际进行设计，使企业为适应新的组织结构而严重影响正常工作的开展。七、强制原则重新设计的组织结构必然会因企业内部认识上的不统一、权利重新划分、人事调整、责任明确且加重、考核细致而严厉等现象的产生而导致干部和员工的消极抵制甚至反对，在这种情况下，设计人员和企业老总要有充分的心理准备，采取召开预备会、邀请员工参与设计、舆论引导等手段，消除阻力，但在最后实施时，必须强制执行，严厉惩罚一切违规行为，确保整体运行的有序性，某些被证明不适合企业的设计可在运行两三个月后再进行微调。搜一下：如何合理设计治理层组织构架
3，数据治理的主动数据治理最适合哪些领域 什么因素阻止公司采用主动数据治理方法？总的来说，问题在于它们在数据治理成熟度等级中处于什么位置。一家公司很难从成熟度模型的最左侧 — 它们在其中没有中央多领域 mdm 系统并且没有数据治理组织或流程 —直接跳到该等级的最右侧，它们在其中拥有强大的数据治理流程外加最新 mdm 系统和集成架构。通常，随着时间的推移，组织会改进它们的数据治理方法。例如，当初始 mdm 系统开启并运行之后，一些预期的优势需要较长时间才能实现，或应对方法的局限性变得显而易见，您可计划以便在原始源系统中取消授权记录的功能，并将该功能直接迁移到 mdm 系统中。升级公司的集成或中间件功能（例如，添加一个能处理实时更新的集成工具）之后，可切换到主动数据治理方法，或作为现有 crm 或 erp 系统重大升级的一部分，因为这可能是引进需要的业务流程变更的最佳时机。· 何时从“应对型”迁移为“主动型”度量标准将推动业务案例从应对型数据治理迁移到主动数据治理。问您自己以下问题，并尝试量化时间、精力和费用投资方面的答案：· 吸纳一个新客户需要多长时间？· 涉及多少个不同步骤？· 在普通新记录被接受到多领域 mdm 系统之前会接触它多少次？· 由于这些源系统的局限性，仍在源系统中创建多少个重复记录（然后在 mdm 系统中· 合并）？· 需要多少个数据管理员支持该企业？· 主记录是否进入了“更改，改回”循环，因为两个不同的用户组试图强制执行两个不· 同的业务规则集？· 主记录的重要方面是否因源系统和 mdm 系统之间的“裂缝而失败”？· 维护各个源系统和 mdm 系统之间的集成的流程是否成为一种负担？· 在 crm 系统中输入新记录后，必须等待才能在 erp 系统中变得可用，用户是否有所· 抱怨？· 是否存在数据治理的资金问题，因为它被看做是管理费用或一种官僚作风？回答这些问题之后，应当明显看出您是否将能够迁移到更主动的数据治理方法。您可详细计划迁移流程，将它设立为一个独立的项目或将它集成到另一个相关项目中。
4，怎么实现一个数据治理的项目数据治理的要点 流程及其需要注意的事 数据治理项目的实现需要的核心要素之一是明确一个需要解决的业务场景问题，如果没有找到明确的业务痛点场景和期望得到的目标，不建议启动数据治理项目。往往大家看到数据前后不一致、标准不合规、来源影响不清晰等问题就觉得数据治理必须启动，但不能忽略发现这问题的具体业务场景真正需要的是什么。数据治理的具体工作是从定义问题开始，通过对内部业务、对技术、对组织架构、对数据的重新梳理，形成对资源（人、资源、环境等）的尽可能的充分认知，细分明确数据从业务、从组织、从it、从上下游输入输出等不同视角的一致性理解，根据企业和职能部门的实际情况基于充分利旧的原则，进行技术架构的总规划，合理定义最终目标、实施路径、安全和隐私保障、过程考核结果评估等，并充分利用技术工具辅助数据治理过程的快速实施和见效落地。数据治理的要点我理解他是一个长期循环往复的工作机制，没有明确的终点，随企业业务的开展应持续进行数据治理工作，并不断完善优化过程、方法和目标。数据治理的流程需要找准一个短期工作目标，但并不一定意味这个场景问题的解决就应停止数据治理，启动数据治理项目就应该认为他是一个无法停下来的火车，只有一路向前，才能引导企业的业务持续不断的优化和达到内部各部门协同工作的最优状态，最终形成各部门对公司或者职能部门的业务目标的一致性理解，让后形成各自子工作目标的确认并有效执行。这一过程也是构建数据驱动企业决策、业务经营数字化的典型过程数据治理还是一个强服务型的工作，需要有明确的服务能力保障，不仅从实时交付，而是陪伴用户一直走下去的意识和能力。依托睿治数据治理平台，亿信华辰提供一整套数据治理解决方案，可以解决各类复杂场景下的数据治理问题。睿治有着以下三个优势：? 平台化? 睿治数据治理平台是目前国内功能最全的数据治理产品，完全覆盖了数据治理9大领域。并且采用微服务架构，既可以和企业已建系统高度融合，也可以随着未来信息化发展，而无限延展。? 智能化? 数据治理是一个非常耗时耗力的工作，在睿治产品中，加入了非常多的智能元素和功能，力求大大缩短数据管理周期、减少成本浪费。? 可视化? 睿治实现了数据从创建到消亡全生命周期的可视化，也实现了全角色的可视化，包括领导、技术管理、业务管理、都能通过平台清晰的了解数据治理的过程和结果，从而保证数据治理的落地，产生积极的推动作用。搜一下：怎么实现一个数据治理的项目?数据治理的要点 流程及其需要注意的事项。 5，数据治理数据管理该如何做如何达到企业要求 数据治理需要重视的核心领域：数据模型，元数据管理，数据标准，数据质量管理，数据生命周期管理，数据分布与存储，数据交换，数据安全，数据服务。数据管理：把握源头控制（对于每个进入系统的数据都要做好严格的检查校验。这样的工作需要持续、不断，效益会岁时间慢慢浮现），定位顶层设计（数据分析平台在信息系统架构的定位需要做明确的把控，比如以财务为核心，就要遵循sap的法则），以终为始（数据平台的上线会导致对整个数据来源过程的重新审视，会重新去看待整个信息架构的合理性，流程的合理性，强壮性，整个业绩体系，组织架构的合理性。随着数据平台的上线，很多数据都需要重新考虑，体系需要梳理，然后做相应调整），规范流程（规范流程涉及公司内部管理的梳理和整合，流程体系的梳理建设和整个文档编码的设计都需要配合整个管理体系的建设）首先，要重构商业银行激励机制。从我国实际来看，目前商业银行管理层治理机制的效率缺乏，其根源在于激励机制存在重隐性激励而轻显性激励、重短期激励而轻长期激励等不合理因素，进而导致逆向选择和道德风险。所以，应从公司治理的激励理论出发，重点建立以风险薪酬为主、基本薪酬和福利保障为辅，以长期薪酬为主、短期薪酬为辅，科学的、多元化的薪酬激励机制。 要改变刚性薪酬管制，坚决抑制过度的“在职消费”，避免隐性激励机
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2，如何合理设计治理层组织构架 一、拔高原则在为企业进行组织结构的重新设计时，必须遵循拔高原则，即整体设计应紧扣企业的发展战略，充分考虑企业未来所要从事的行业、规模、技术以及人力资源配置等，为企业提供一个几年内相对稳定且实用的平台。二、优化原则任何组织都存在于一定的环境之中，组织的外部环境必然会对内部的结构形式产生一定程度的影响，因此企业组织结构的重新设计要充分考虑内外部环境，使企业组织结构适应于外部环境，谋求企业内外部资源的优化配置。三、均衡原则企业组织结构的重新设计应力求均衡，不能因为企业现阶段没有要求而合并部门和职能，在企业运行一段时间后又要重新进行设计，一句话：职能不能没有，岗位可以合并。四、重点原则随着企业的发展，会因环境的变化而使组织中各项工作完成的难易程度以及对组织目标实现的影响程度发生变化，企业的工作中心和职能部门的重要性亦随之变化，因此在进行企业组织结构设计时，要突出企业现阶段的重点工作和重点部门。五、人本原则设计企业组织结构前要综合考虑企业现有的人力资源状况以及企业未来几年对人力资源素质、数量等方面的需求，以人为本进行设计，切忌拿所谓先进的框架往企业身上套，更不能因人设岗，因岗找事。六、适用原则企业组织结构的重新设计要适应企业的执行能力和一些良好的习惯，使企业和企业员工在执行起来时容易上手，而不能脱离企业实际进行设计，使企业为适应新的组织结构而严重影响正常工作的开展。七、强制原则重新设计的组织结构必然会因企业内部认识上的不统一、权利重新划分、人事调整、责任明确且加重、考核细致而严厉等现象的产生而导致干部和员工的消极抵制甚至反对，在这种情况下，设计人员和企业老总要有充分的心理准备，采取召开预备会、邀请员工参与设计、舆论引导等手段，消除阻力，但在最后实施时，必须强制执行，严厉惩罚一切违规行为，确保整体运行的有序性，某些被证明不适合企业的设计可在运行两三个月后再进行微调。搜一下：如何合理设计治理层组织构架
3，数据治理的主动数据治理最适合哪些领域 什么因素阻止公司采用主动数据治理方法？总的来说，问题在于它们在数据治理成熟度等级中处于什么位置。一家公司很难从成熟度模型的最左侧 — 它们在其中没有中央多领域 mdm 系统并且没有数据治理组织或流程 —直接跳到该等级的最右侧，它们在其中拥有强大的数据治理流程外加最新 mdm 系统和集成架构。通常，随着时间的推移，组织会改进它们的数据治理方法。例如，当初始 mdm 系统开启并运行之后，一些预期的优势需要较长时间才能实现，或应对方法的局限性变得显而易见，您可计划以便在原始源系统中取消授权记录的功能，并将该功能直接迁移到 mdm 系统中。升级公司的集成或中间件功能（例如，添加一个能处理实时更新的集成工具）之后，可切换到主动数据治理方法，或作为现有 crm 或 erp 系统重大升级的一部分，因为这可能是引进需要的业务流程变更的最佳时机。· 何时从“应对型”迁移为“主动型”度量标准将推动业务案例从应对型数据治理迁移到主动数据治理。问您自己以下问题，并尝试量化时间、精力和费用投资方面的答案：· 吸纳一个新客户需要多长时间？· 涉及多少个不同步骤？· 在普通新记录被接受到多领域 mdm 系统之前会接触它多少次？· 由于这些源系统的局限性，仍在源系统中创建多少个重复记录（然后在 mdm 系统中· 合并）？· 需要多少个数据管理员支持该企业？· 主记录是否进入了“更改，改回”循环，因为两个不同的用户组试图强制执行两个不· 同的业务规则集？· 主记录的重要方面是否因源系统和 mdm 系统之间的“裂缝而失败”？· 维护各个源系统和 mdm 系统之间的集成的流程是否成为一种负担？· 在 crm 系统中输入新记录后，必须等待才能在 erp 系统中变得可用，用户是否有所· 抱怨？· 是否存在数据治理的资金问题，因为它被看做是管理费用或一种官僚作风？回答这些问题之后，应当明显看出您是否将能够迁移到更主动的数据治理方法。您可详细计划迁移流程，将它设立为一个独立的项目或将它集成到另一个相关项目中。
4，怎么实现一个数据治理的项目数据治理的要点 流程及其需要注意的事 数据治理项目的实现需要的核心要素之一是明确一个需要解决的业务场景问题，如果没有找到明确的业务痛点场景和期望得到的目标，不建议启动数据治理项目。往往大家看到数据前后不一致、标准不合规、来源影响不清晰等问题就觉得数据治理必须启动，但不能忽略发现这问题的具体业务场景真正需要的是什么。数据治理的具体工作是从定义问题开始，通过对内部业务、对技术、对组织架构、对数据的重新梳理，形成对资源（人、资源、环境等）的尽可能的充分认知，细分明确数据从业务、从组织、从it、从上下游输入输出等不同视角的一致性理解，根据企业和职能部门的实际情况基于充分利旧的原则，进行技术架构的总规划，合理定义最终目标、实施路径、安全和隐私保障、过程考核结果评估等，并充分利用技术工具辅助数据治理过程的快速实施和见效落地。数据治理的要点我理解他是一个长期循环往复的工作机制，没有明确的终点，随企业业务的开展应持续进行数据治理工作，并不断完善优化过程、方法和目标。数据治理的流程需要找准一个短期工作目标，但并不一定意味这个场景问题的解决就应停止数据治理，启动数据治理项目就应该认为他是一个无法停下来的火车，只有一路向前，才能引导企业的业务持续不断的优化和达到内部各部门协同工作的最优状态，最终形成各部门对公司或者职能部门的业务目标的一致性理解，让后形成各自子工作目标的确认并有效执行。这一过程也是构建数据驱动企业决策、业务经营数字化的典型过程数据治理还是一个强服务型的工作，需要有明确的服务能力保障，不仅从实时交付，而是陪伴用户一直走下去的意识和能力。依托睿治数据治理平台，亿信华辰提供一整套数据治理解决方案，可以解决各类复杂场景下的数据治理问题。睿治有着以下三个优势：? 平台化? 睿治数据治理平台是目前国内功能最全的数据治理产品，完全覆盖了数据治理9大领域。并且采用微服务架构，既可以和企业已建系统高度融合，也可以随着未来信息化发展，而无限延展。? 智能化? 数据治理是一个非常耗时耗力的工作，在睿治产品中，加入了非常多的智能元素和功能，力求大大缩短数据管理周期、减少成本浪费。? 可视化? 睿治实现了数据从创建到消亡全生命周期的可视化，也实现了全角色的可视化，包括领导、技术管理、业务管理、都能通过平台清晰的了解数据治理的过程和结果，从而保证数据治理的落地，产生积极的推动作用。搜一下：怎么实现一个数据治理的项目?数据治理的要点 流程及其需要注意的事项。 5，数据治理数据管理该如何做如何达到企业要求 数据治理需要重视的核心领域：数据模型，元数据管理，数据标准，数据质量管理，数据生命周期管理，数据分布与存储，数据交换，数据安全，数据服务。数据管理：把握源头控制（对于每个进入系统的数据都要做好严格的检查校验。这样的工作需要持续、不断，效益会岁时间慢慢浮现），定位顶层设计（数据分析平台在信息系统架构的定位需要做明确的把控，比如以财务为核心，就要遵循sap的法则），以终为始（数据平台的上线会导致对整个数据来源过程的重新审视，会重新去看待整个信息架构的合理性，流程的合理性，强壮性，整个业绩体系，组织架构的合理性。随着数据平台的上线，很多数据都需要重新考虑，体系需要梳理，然后做相应调整），规范流程（规范流程涉及公司内部管理的梳理和整合，流程体系的梳理建设和整个文档编码的设计都需要配合整个管理体系的建设）首先，要重构商业银行激励机制。从我国实际来看，目前商业银行管理层治理机制的效率缺乏，其根源在于激励机制存在重隐性激励而轻显性激励、重短期激励而轻长期激励等不合理因素，进而导致逆向选择和道德风险。所以，应从公司治理的激励理论出发，重点建立以风险薪酬为主、基本薪酬和福利保障为辅，以长期薪酬为主、短期薪酬为辅，科学的、多元化的薪酬激励机制。 要改变刚性薪酬管制，坚决抑制过度的“在职消费”，避免隐性激励机
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