基于IT規(guī)劃的數據資產管理模式研究

張相文，于海波，關梓驁

（北京中電普華信息有限技術公司，北京 110000）

基于IT規(guī)劃的數據資產管理模式研究

張相文，于海波，關梓驁

（北京中電普華信息有限技術公司，北京 110000）

隨著信息化水平的提高，企業(yè)積累了海量的信息。但是，由于管理模式和數據應用水平的限制，數據并沒有完全發(fā)揮其價值。本文通過分析IT數據架構發(fā)展現(xiàn)狀以及企業(yè)對IT數據架構的規(guī)劃，對企業(yè)數據化運營現(xiàn)狀進行分析。并根據數據資產管理，從企業(yè)容易忽視的五大管理職能：數據治理、數據倉庫和商務智能管理、元數據管理、數據開發(fā)、參考數據和主數據管理進行分析，對企業(yè)數據化運營方法做出的補充。

IT規(guī)劃；數據資產管理；數據化運營

本文著錄格式：張相文，于海波，關梓驁. 基于IT規(guī)劃的數據資產管理模式研究[J]. 軟件，2016，37（9）：126-129

1　引言

全球知名咨詢企業(yè)麥肯錫的報告指出：“數據是一種資產，是一種在全球化的時代中制勝的戰(zhàn)略資源。在工廠、銷售、決策等等很多方面，數據己經起到了相當大的導向作用。”數據是反映企業(yè)的運作狀況的主要依據，隨著企業(yè)信息化、業(yè)務標準化的不斷推進，數據資產管理在企業(yè)管理中的作用日益重要，它主要是為了衡量數據對企業(yè)業(yè)務運行和管理決策的支撐有效程度而建立的。現(xiàn)階段大部分企業(yè)對已經開始對數據架構進行規(guī)劃，但僅從架構方面進行規(guī)劃還存在缺陷。本文從數據資產管理的職能管理角度進行分析，完善企業(yè)的數據化管理。

2　IT數據架構規(guī)劃發(fā)展概況

IT數據架構規(guī)劃是在理解企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和評估企業(yè)IT現(xiàn)狀的基礎上，結合所屬行業(yè)信息化方面的實踐和對最新信息技術發(fā)展的認識，提出企業(yè)信息化建設的遠景、目標和戰(zhàn)略，以及具體信息系統(tǒng)的架構設計、選型和實施策略，全面系統(tǒng)地指導企業(yè)信息化建設，滿足企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的需要。

2.1IT數據架構現(xiàn)狀

現(xiàn)階段IT數據架構還存在許多問題：

首先，現(xiàn)階段信息系統(tǒng)集成度不高，存在信息孤島。系統(tǒng)建設沒有統(tǒng)一規(guī)劃、相互獨立，每部分系統(tǒng)都有各自的身份認證和權限分配，同一類數據在不同系統(tǒng)中被重復錄入，形成信息孤島，導致流程割裂，數據分散的情況。這使得大多數企業(yè)系統(tǒng)數據僅存放在各自部門系統(tǒng)的數據庫中，數據在不同部門中無法共享，進而引發(fā)部門業(yè)務協(xié)同少，業(yè)務協(xié)同支持不夠，企業(yè)整體工作效率降低。

其次，信息在多個系統(tǒng)中都有維護，從而導致信息不一致。每個系統(tǒng)采用的數據結構都有很大差別從而造成各個系統(tǒng)之間難以實現(xiàn)數據共享和信息交換。同時，也會造成系統(tǒng)中數據冗余。而信息的不暢通、不一致最終會反映在業(yè)務的流程上，表現(xiàn)為部門間協(xié)同效率降低，企業(yè)運營效率低。

第三，管理決策缺乏集中統(tǒng)一的數據平臺和分析環(huán)境操作。現(xiàn)階段操作型數據與分析型數據隸屬于不同的環(huán)境，執(zhí)行層和管理層得到的數據不統(tǒng)一，造成雙方對企業(yè)運營情況了解不完整[1-3]。

2.2IT數據架構規(guī)劃

2.2.1構建統(tǒng)一的數據視圖

IT數據架構規(guī)劃首先要打破信息壁壘，使信息可以在多個系統(tǒng)和部門之間共享。通過構建統(tǒng)一的數據視圖，達到企業(yè)運營的目的：支持跨系統(tǒng)，跨部門的業(yè)務發(fā)展變化需求；解決“信息孤島”和“信息碎片”問題，避免數據冗余和不一致；規(guī)劃系統(tǒng)間數據接口，解決數據接口凌亂、復雜的問題。

2.2.2統(tǒng)一的數據分布規(guī)劃

IT數據架構規(guī)劃要對數據做統(tǒng)一的分布規(guī)劃。維護跨部門和跨系統(tǒng)信息的一致性，統(tǒng)一業(yè)務術語和數據定義。明確定義數據屬主，尤其是跨部門、跨系統(tǒng)的數據管理職責；明晰數據的訪問、變更、轉換、清除等權限定義，保證數據在流轉過程中一致性。

2.2.3搭建整合的數據分析型環(huán)境

IT數據架構規(guī)劃需將操作型數據和分析型數據進行整合。在分析數據環(huán)境中，各業(yè)務系統(tǒng)數據整合在一起，形成企業(yè)數據統(tǒng)一視圖，支撐企業(yè)戰(zhàn)略決策和企業(yè)績效的分析。在全局視角進行多維度分析；整合的數據分析型環(huán)境保證數據一致性和準確性[4-5]。

3　數據資產管理目標與活動

企業(yè)通過數據進行數據化運營僅通過IT數據架構規(guī)劃是遠遠不夠的。現(xiàn)階段的IT規(guī)劃主要是從業(yè)務角度出發(fā)，整體不夠完整。本文從數據資產管理職能角度對其做出相應的補充，使企業(yè)更快、更好的實現(xiàn)數據化。

數據資產管理是規(guī)劃、控制和提供數據及信息資產的一組業(yè)務職能，包括開發(fā)、執(zhí)行和監(jiān)督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數據和信息資產的價值。數據資產管理由十大管理職能組成：數據治理、數據架構管理、數據開發(fā)、數據操作管理、數據安全管理、參考數據和主數據管理、數據倉庫和商務職能管理、文檔和內容管理、元數據管理、數據質量管理。本章對企業(yè)容易忽視的五大管理職能：數據治理、數據倉庫和商務智能管理、元數據管理、數據開發(fā)、參考數據和主數據管理，從管理職能概述，目的以及主要活動等進行分析，對企業(yè)IT數據架構規(guī)劃做補充[6]。

圖3　-1　數據資產管理十大管理職能

3.1數據治理

數據治理是數據管理框架的核心職能，它是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。數據治理職能指導其他數據管理職能如何執(zhí)行，是在高層次上執(zhí)行數據管理制度。其主要目標為：定義、審批、溝通數據戰(zhàn)略、政策、標準、流程和度量體系；追蹤并保證數據政策、標準、流程的監(jiān)管合規(guī)性和一致性；發(fā)起、追蹤并監(jiān)控數據管理項目和服務的可交付成果；管理并解決數據相關問題；評估并提升數據資產價值。

數據治理活動分為兩個部分：數據治理計劃活動，數據治理控制活動。

數據治理計劃活動主要有：理解企業(yè)數據戰(zhàn)略需求；發(fā)展和維護數據戰(zhàn)略；建立數據專業(yè)角色和組織；確定并任命數據管理專員；建立數據治理和管理制度組織；制定并審核數據政策、標準和程序；審閱和批準數據架構；計劃和發(fā)起數據管理項目和服務；評估數據資產價值和相關成本。

數據治理控制活動主要有：監(jiān)督數據專業(yè)組織和工作人員；協(xié)調數據治理活動；管理和解決數據相關問題；監(jiān)控和確保遵守法律法規(guī)；監(jiān)控和確保符合數據政策、標準和架構；監(jiān)督數據管理項目和服務；交流和提升數據資產的價值[7]。

3.2數據倉庫和商務智能管理

數據倉庫由兩個主要部分構成：首先是一個整合的決策支持數據庫，其次是用于收集、清洗、轉換、存儲來自于各種操作型數據源和外部數據源數據的相關軟件程序。兩者結合以支持歷史的、分析的和商務智能的需求。一個數據倉庫也可能包括若干相關的數據集市，它們都是數據倉庫數據庫的子集副本。從廣義上說，用于為商務智能提供數據支持的任何數據抽取或者數據存儲均可稱為數據倉庫。其主要目標為：支持知識工作者做出有效的商業(yè)分析和決策；建立并維護環(huán)境/設施以支持商業(yè)智能活特別是平衡所有其他數據管理功能，實現(xiàn)為商業(yè)智能活動有效提供持續(xù)整合的數據。

數據倉庫和商務智能管理活動分為四個方面：計劃、開發(fā)、操作、控制。

數據倉庫和商務智能管理計劃活動主要有：理解商務智能的信息需求；定義和維護數據倉庫/商務智能架構。

數據倉庫和商務智能管理開發(fā)活動主要有：實施數據倉庫和數據集市；實施商務智能工具和用戶界面。

數據倉庫和商務智能管理操作活動主要有：處理商務智能所需數據。

數據倉庫和商務智能管理控制活動主要有：監(jiān)控并調整數據倉庫處理過程；監(jiān)控并調整商務智能活動和性能。

3.3元數據管理

按照通常的說法，元數據的定義是“關于數據的數據”，但是其確切含義是什么?元數據與數據的關系就像數據與自然界的關系。數據反映了真實世界的交易、事件、對象和關系，而元數據則反映了數據的交易、事件、對象和關系等。為了理解元數據在數據管理中的重要作用，可以用圖書館中的目錄卡片做類比。通過目錄卡片可以查詢圖書館中保存了哪些書、在圖書館的什么位置。

元數據管理是關于元數據的創(chuàng)建、存儲、整合與控制等一整套流程的集合，從而支持基于元數據的相關應用。其主要目標是：提供術語及其用法的組織化說明；從不同來源進行元數據集成；提供簡易、集成的元數據讀取方法、保證元數據質量和安全。

元數據管理的主要活動有：理解元數據的需求；定義和維護元數據架構；開發(fā)和維護元數據標準；實現(xiàn)受控的元數據管理環(huán)境；創(chuàng)建和維護元數據；整合元數據；管理元數據存儲庫；分發(fā)和交付元數據；查詢、報告和分析元數據。

在企業(yè)中應用元數據管理能帶來以下收益：

（1）通過數據的上下文關聯(lián)信息，提升戰(zhàn)略信息的價值，從而幫助分析人員作出更有效的決策。

（2）通過對數據上下文背景、歷史和起源進行完整的記錄并文檔化，減少培訓成本，降低員工流失的影響。

（3）幫助業(yè)務分析人員快速找到正確的信息，減少針對數據的研究時間。

（4）彌合業(yè)務用戶和IT人員之間的分歧，方便團隊間共享工作成果，提升用戶對IT系統(tǒng)數據的信心。

（5）引減少系統(tǒng)開發(fā)的生命周期，提高系統(tǒng)開發(fā)與投人運行的速度。

（6）在變更管理過程中的不同層面上進行更好的影響分析，降低項目失敗風險。

（7）識別并減少冗余數據和流程，減少重復工作和對冗余、過期、不正確數據的使用。

3.4數據開發(fā)

數據開發(fā)是指分析、設計、實施、部署及維護數據解決方案，以使企業(yè)的數據資源價值最大化。數據開發(fā)是系統(tǒng)開發(fā)生命周期中項目活動的子集，其專注于數據需求的定義、數據解決方案組件的設計和實施。數據解決方案中最基本的組件是數據庫和其他數據結構。其他數據解決方案的組件包括信息產品（屏幕展示和報表）以及數據訪問接口等。其主要目標為：識別并定義數據需求；設計滿足需求的數據結構和其他解決方案；實施并維護滿足需求的解決方案組件；確保解決方案與數據架構和標準的一致性；確保結構化數據資產的完整性、安全性、可用性和可維護性。

數據開發(fā)的主要活動包括：

1. 數據建摸、分析和解決方案設計

分析信息需求；開發(fā)并維護概念數據模型；開發(fā)并維護邏輯數據摸型；開發(fā)并維護物理數據模型。

2. 詳細的數據設計

設計物理數據庫；設計信息產品；設計數據訪問服務；設計數據整合服務。

3. 數據摸型和設計質量管理開發(fā)數據建摸和數據庫設計標準；審閱數據模型和數據庫設計質量；管理數據模型版本和整合。

4. 數據項目實施

實施開發(fā)和測試數據庫的變更；建立和維護測試數據；遷移和轉換數據；建立和測試信息產品；建立和測試數據訪問服務；建立和測試數據整合服務；驗證信息需求；準備部署數據[8]。

3.5參考數據和主數據管理

參考數據和主數據管理是對參考數據和主數據進行持續(xù)的協(xié)調一致和維護工作。參考數據管理是對定義的數據域值（也稱為詞匯/術語）進行控制，包括對標準化術語、代碼值和其他唯一標識符以及每個取值的業(yè)務定義的控制。和對數據域值列表內部和跨不同列表之間的業(yè)務關系的控制；并且對準確、及時和相關參考數據值的一致、共享使用進行控制，以進行數據分類和目錄整編。主數據管理是對主數據值進行控制，以實現(xiàn)跨系統(tǒng)的一致、共享、上下文相關地使用。主數據，以及對核心業(yè)務實體的真實情況的最準確、及時和相關的版本進行控制。

參考數據和主數據提供了交易數據的關聯(lián)環(huán)境。例如，一筆銷售交易可以識別出該活動相關的客戶、員工、被售出的產品或服務，以及其他參考數據如交易狀態(tài)和任何適用的會計科目等，并可以派生出如產品類型和銷售季度等其他參考數據元素。

參考數據和主數據管理的主要目標是：提供來自權威數據源的協(xié)調一致的高質量的主數據個參考數據；通過利用和重用標準來降低成本和復雜度；支持商業(yè)智能和信息整合。其主要活動是：理解參考數據和主數據的整合需求；識別參考數據和主數據的來源及貢獻者；定義和維護數據整合構架；實施參考數據和主數據解決方案；定義和維護匹配規(guī)則；建立“黃金版本”記錄；定義和維護數據層次及關聯(lián)關系；計劃和實施新數據源的整合；復制和分發(fā)參考數據與主數據；管理參考數據和主數據的變更。

4　結語

在大數據時代，數據已經成為企業(yè)的核心競爭力，它將主導企業(yè)未來發(fā)展。通過本文的分析，企業(yè)IT規(guī)劃需要結合數據資產管理的方法，根據不同行業(yè)的特征，確定數據管理的目標，將具體的數據管理活動落到實處，使企業(yè)可以通過數據化的管理方法，增強企業(yè)的核心競爭力。

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Research on Data Asset Management Model Based on IT Planning

ZHANG Xiang-wen, YU Hai-bo, Guan Zi-ao
(Beijing CLP information technology limited company)

With the improvement of information technology, enterprises have accumulated a lot of information. However, due to the level of management and data application constraints, the data did not fully play its value. This paper analyzes the status quo of enterprise data management by analyzing the development of IT data architecture and the planning of enterprise IT data architecture. Then from the view of data asset management we analyze data warehouse, business intelligence management, metadata management, data development, reference data and master data management which are the five main easily ignored management functions. The method is supplement for enterprise data-based operations.

IT planning; Data asset management; Data-based operations

F426.61

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2016.09.030