数据治理

信息系统建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件。

虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但是光有理念是不够的，还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。

以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。

由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。

ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容

（1）确保信息利益相关者的需要评估，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现；

（2）确保有效助力业务的决策机制和方向；

（3）确保绩效和合规进行监督。

数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。

数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

我们如何朝着更主动的架构和数据治理模式前进？第一个要求是我们开始在多领域 MDM 系统中直接授权数据，分离传统 CRM 和 ERP 系统中的数据录入。当录入系统和记录系统为同一个系统时，应用程序架构很简单。CRM 和 ERP 系统变成主数据的消费者 — 它们不再创建它。

但是，为了实现此有价值的简化，需要灵活、用户友好的界面。它有助于创建针对不同业务用户（从临时用户到专家）组的用户界面版本，同时仍然具有完整的数据管理控制台，数据管理员通过该控制台可处理需要人为判断的问题，并跟踪数据质量度量标准和解决异常。

多领域 MDM 系统本身的角色发生变化，从在别处输入或更新的数据的被动接收者和整理者变为原始录入系统和记录系统。新记录或修改后的记录通过内部数据治理规则后，MDM 系统通过实时或接近实时的中间件将经过认证的记录发布到 CRM 和 ERP 系统以及所有数据仓库或分析系统。如果不需要实时或接近实时的反馈，新记录和更改后的记录可排队等候，以便通过批量集成与企业的其它系统同步。

这一变化还消除了主要的复杂性原因。MDM 系统成为了源系统，企业中的其它应用程序和数据库成为消费系统，而不是让处于复杂源系统网络的中心的 MDM 系统位于左侧，而消费系统位于右侧。因此，省去了接近一半的系统集成工作量，并且还省去了映射源系统和其独立且特殊方法（允许数据录入返回到 MDM 系统）的工作。

这看上去是一个激进的步骤，但是它实际上是长期趋势的延续。当企业应用程序套件最初变得通用时，公司假设它们的新 CRM 或 ERP 系统是唯一的真相来源。但是，随着时间的推移，公司沦为扩散系统和数据库的牺牲品。因此，没有一个前台或后台系统拥有完整的主数据集。

如果您将要添加一个多领域 MDM 系统并承认 CRM 和 ERP 系统并不是设计用于管理主数据，为何不进行下一步骤并取消它们的创建、更新或删除主数据的功能，而是允许这些系统只能读取和处理主数据呢？