数据治理：资产驱动的组织转型关键
数据治理，作为组织资产管理的核心，旨在规划、监督和控制数据，以最大化数据价值。DAMA框架的八大关键职能如下：
数据治理不仅关乎政策创建，还涉及跨组织协作和文化变革，需要高层领导支持的全面组织转型。实施过程中，数据驱动的企业需要应对文化挑战，强调变革管理在数据治理中的重要性。
驱动因素包括法规遵从、风险规避和流程优化，特别关注数据安全、隐私保护和对法规响应的敏捷性。
数据价值提升：元数据管理与效率提升
数据治理深入理解: 将审计、会计概念融入，强调项目集管理、责任主体和规则理解，区分于IT治理的独特视角。
目标与原则: 确立数据资产管理目标，原则包括可持续性、嵌入式和可度量性。实施需要领导承诺，涉及领导力、业务导向、共享责任、多层面和框架导向。
数据治理组件确保数据在合适的框架下管理，监督与执行分离。以数据为中心的组织视数据为资产，强调数据质量与战略的一致性，治理组织涵盖立法、司法和执行职责，采用集中式、分布式或联邦式模型。
数据管理专员的角色
数据制度：贯穿生命周期的规则与期望
数据价值评估：经济价值全面考量
原则基石
- 责任明确
- 数据资产优先
- 审计透明
- 尽职调查实践
- 持续改进
数据管理成功的关键在于，数据被视为资产，遵循价值评估、责任划分、质量维护、风险管理和价值创造原则。数据治理支持业务战略，包括决策共享、跨部门协作和信息管理评估。
评估内容涵盖数据管理成熟度、变革准备、协作效率和业务一致性，以识别治理需求和潜力。组织的关键触点，如CDO、财务预算和采购合同，需融入数据治理策略，确保一致性。
数据管理办公室扮演着优化数据资产、避免重复工作的核心角色，同时关注法规遵从和项目开发中的数据治理。
法规遵从性和项目开发框架
数据治理深度融入系统开发流程，确保遵循监管要求。
CDO的角色对组织数据管理的凝聚力和敏捷性至关重要，体现组织对数据治理的重视。
实施数据治理策略
数据治理与项目管理紧密合作，作为大型项目集的一部分，如ERP和CRM，确保数据管理在系统开发中的融入和优化。
变革管理与问题解决
数据治理通过问题管理建立信任，减轻支持负担，提升数据质量和管理效果。实施过程需透明，问题识别、解决和沟通机制有效运行。
总结，DAMA数据治理框架通过策略、制度和项目实施，驱动组织业务价值提升，同时确保数据的合规性和价值管理，为数据驱动的组织转型提供坚实支撑。