华为：数据治理方法论_21页_2mb

数据治理中心总结

核心内容

本文档是华为技术有限公司发布的《数据治理中心》文档，版本为01，发布日期为2022年7月15日。文档旨在帮助客户建立完善的数据治理体系，提升数据质量，实现数据“清洁”，从而支撑运营效率提升和经营结果的真实呈现，推动智慧数据驱动有效增长。

文档涵盖了数据治理的框架、组织架构、度量评估体系以及华为在数据治理方面的实践案例和新冠疫情背景下的数据治理思考。同时，介绍了华为数据治理方法论在DataArts Studio产品上的落地情况，包括流程和功能的实现。

主要观点

• 数据是核心资产：数据是企业的重要资源，需通过治理确保其准确、一致、完整，以支撑科学决策和业务流程集成。
• 数据治理框架：由多个模块域构成，包括数据集成、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全等。
• 数据治理组织架构：采用集中化与虚拟化相结合的组织模式，明确数据治理领导组、委员会和各领域工作组的职责分工。
• 数据治理实施方法论：遵循PDCA循环，结合数据治理成熟度评估和评分卡工具，形成闭环流程，持续改进数据治理水平。
• 数据治理效果：通过治理，企业能够实现数据的高效利用，提升运营效率，如华为财经数据治理后显著缩短了财务报告的生成时间。
• 数据治理在疫情中的应用：数据治理有助于构建统一的数据标准，实现数据共享与追溯，提升疫情防控效率。

关键信息

1. 数据治理框架

• 数据治理框架包括多个模块域，如数据集成、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务和数据安全。
• 各模块域之间存在紧密联系，例如：
  • 数据标准是数据开发和质量管理的基础；
  • 主数据管理是提升数据质量的重要手段；
  • 数据资产管理为数据应用和消费提供信息支持；
  • 数据服务打通数据应用和消费的物理通道；
  • 数据安全在数据开发过程中实现IT层面的安全控制。

2. 数据治理组织架构

• 数据治理采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。
• 组织架构分为三层：
  • 战略层：数据治理领导组，负责制定战略方向和决策；
  • 运作层：数据治理委员会，统筹和指导数据治理工作；
  • 执行层：各领域数据治理工作组，具体实施数据治理任务。
• 工作组成员包括数据Owner、数据代表、数据管家、数据专员和数据架构师，分别承担不同的职责。

3. 数据治理度量评估体系

• 数据治理度量分为两个层面：
  • 数据治理成熟度评估：年度进行，通过调查问卷评估企业整体数据治理水平，分为5个级别，从初始到卓越。
  • 数据治理评分卡：季度进行，由数据治理工作组与业务/IT部门共同打分，评估各业务领域的数据治理执行情况。
• 评分规则采用5分制，每个细项得分为0或1，总体得分计算方式为SUM(度量细项得分) × 5 / 细项总数。

4. 华为数据治理案例

• 华为在数字化转型过程中，通过建立统一的数据治理体系，解决了数据管理责任不清、数据不一致、数据重复投资、数据无定义等问题。
• 华为构建了统一的数据分类管理框架、信息架构和数据质量管理框架，每年开展两次公司级数据质量度量。
• 数据治理显著提升了华为的财务报告效率，实现了全球核算的实时可视和过程可控。

5. 新冠疫情数据治理思考

• 疫情凸显了数据治理的重要性，特别是在疫情防控、医疗资源调配、人员行程追踪等方面。
• 数据治理可帮助构建统一的数据标准，实现数据共享和追溯，提高疫情防控效率。
• 健康码等政务小程序的推广，体现了数据治理在提升信息化应用能力、降低行政成本、促进数据流动和服务价值方面的潜力。

6. DAYU方法论产品落地

• DAYU方法论已在DataArts Studio产品中实现，包括流程落地和功能落地。
• 流程落地提供详细阶段指导（需求、设计、实施、验证、发布）。
• 功能落地通过自动化、智能化工具提升数据治理效率，如数据集成、数据建模、数据质量监控等。

数据治理模块域

数据治理实施方法论

• 实施流程包括：数据治理成熟度评估 → 评估现状、确定目标、分析差距 → 计划制定、执行 → 持续监测与改进。
• 评估工具包括：
  • 数据治理成熟度评估：年度进行，采用调查问卷方式。
  • 数据治理评分卡：季度进行，由数据治理工作组与业务/IT部门共同打分。

结语

本文档为数据治理提供了全面的理论指导和实践案例，强调了数据治理在企业数字化转型和疫情应对中的重要性。通过建立统一的数据标准、完善组织架构、实施度量评估体系，企业能够有效提升数据质量与管理水平，实现数据资产的最大价值。