1、找症状，明白目的
任何企业实行数据管理都不是为了管理数据而管理数据，其面前都是办理和商业目的的驱动。企业中广泛存在的数据质量题目有：数据纷歧致、数据反复、数据禁绝确、数据不完备、数据干系杂乱、数据不实时等。
由于这些数据题目的存在对商业的展开和商业部分之间的相同形成了较大的困扰，发生了很大的本钱；各别构的体系中数据纷歧致，招致商业体系之间的使用集成无法展开；数据质量差无法支持数据剖析，剖析后果与实践偏向较大。但是要完成数据驱动办理、数据驱动商业的目的，没有j9九游质量的数据支持是行欠亨的。
目的：企业实行数据管理的第一步，便是要明白数据管理的目的，理清数据管理的要害点。
技能东西：实地调研、j9九游层访谈、构造架构图。
输出：企业数据战略计划，亟待办理的商业题目，谋划开展需求，商业需求等；
输入：数据管理的开端相同方案，项目义务书，事情方案表；
2、理数据，近况剖析
针对企业数据管理所处的表里部情况，从构造、职员、流程、数据四个方面动手，举行数据管理近况的剖析。
某企业数据管理痛点剖析
n 构造方面：能否有专业的数据管理构造，能否明白岗亭职责和分工。
n 职员方面：数据人才的资源设置装备摆设状况，包罗数据尺度化职员、数据建模职员，数据剖析职员，数据开辟职员等，以及数据人才的占比状况。
n 流程方面：数据办理的近况，能否有归口办理部分，能否无数据办理的流程、流程各关键的数据控制状况等；
n 数据方面：梳理数据质量题目列表，比方：数据纷歧致题目，数据不完备，数据禁绝确、数据不真实、数据不实时、数据干系杂乱，以及数据的隐私与宁静题目等。
目的：剖析企业数据办理和数据质量的近况，确定开端数据管理成熟度评价方案。
技能东西：实地访谈、调研表、数据质量题目评断表、要害数据辨认办法论（比方：主数据特性辨认法）；
输出：需求及近况调研表、访谈记载、数据样本、数据架构、数据办理制度和流程文件；
输入：数据题目列表、数据U/C矩阵、数据管理近况剖析陈诉、数据管理评价方案；
3、数据管理成熟度评价
数据管理成熟度反应了构造举行数据管理所具有的条件和程度，包罗元数据办理、数据质量办理、商业流程整合、主数据办理和信息生命周期办理。
CMMI DMM数据办理才能成熟度评价模子
数据管理成熟度评价是使用尺度的成熟度评价东西联合行业最佳理论，针对企业的数据管理近况举行的客观评价和打分，找到企业数据管理的短板，以便订定实在可行的举动方案。数据管理成熟度完毕后构成开端的举动方案，一样平常包罗数据管理战略，数据管理目标，数据管理规矩，数据管理权责。数据管理愿景和任务是数据管理的全体目的；数据管理目标界说了数据管理目的的权衡办法；数据管理规矩和界说包罗与数据相干的政策、尺度、合规要求、商业规矩和数据界说等；权益和职责划定了由谁来卖力制定数据相干的决议计划、何时实行、怎样实行，以及构造和团体在数据管理战略中该做什么。
目的：联合业界尺度的数据管理成熟度模子，依据企业办理和商业需求举行数据管理成熟的评价，构成开端的数据管理战略和举动道路。
技能东西：数据管理评价模子，比方：DCMM，CMMI DMM，IBM数据管理成熟度评价模子等；
输出：第2步的输出以及数据管理评价模子、数据管理评价东西（评价目标、打分表等）；
输入：数据管理评价后果，数据管理战略，开端的举动方案；
4、数据质量题目根因剖析
数据管理的目标是办理数据质量题目提拔数据质量，从而为数据驱动的数字化企业提供源动力，而提到数据质量题目，做过BI、数仓的同砚肯定晓得，这是一个技能和商业“常常打斗”互相推脱的题目。
某企业数据题目根因剖析鱼骨图
发生数据质量题目的缘故原由有许多，有商业方面的、有办理方面的、也有技能方面的，依照80/20规则，80%的题目是由20%的缘故原由形成起的。以是，假如可以办理这20%的题目，就能失掉80%的改良。
目的：剖析并找到数据质量题目发生的基本缘故原由，订定卓有成效[zhuó yǒu chéng xiào]的办理方案；
技能东西：头脑风暴、5W1H、SWOT、因果（鱼刺）图、帕拉图等；
输出：数据题目列表、数据U/C矩阵、数据管理近况剖析陈诉、数据管理评价后果；
输入：数据质量评价后果、对商业的潜伏影响和基本缘故原由。
5、商业影响及实行优先级评价
经过数据管理成熟度评价，从构造、流程、制度、职员、技能等方面找到企业在数据管理的待提拔的范畴和关键，再经过数据质量根因剖析找到数据质量题目产生的基本缘故原由，进一步明白了数据管理的目的和内容。再接上去，就必要确定命据管理战略，界说数据管理的实行优先级。
某企业主数据管理实行优先级评价
差别的数据管理范畴办理的是差别的题目，而数据管理的每个范畴都有它的实行难点，对企业来说，必要从商业的影响水平，题目的告急水平、实行的难易水平等多个维度举行剖析和衡量，从而找到切合企业需求并满意企业开展的方案。
目的：确定命据管理中心范畴和支持系统的建立/实行优先级；
技能东西：四象限规则（辨别从商业影响水平/实行难以水平，题目紧张水平/题目告急水平绘制优先级矩阵）、KANO模子
输出：数据管理成熟度才能评价后果、数据质量题目根因剖析后果；
输入：数据管理实行优先级战略
6、订定数据管理举动道路和方案
道路图是利用特定技能方案协助到达短期大概临时目的的方案，用于新产品、项目或技能范畴的开辟，是指使用简便的图形、表格、笔墨等情势形貌技能变革的步调或技能相干关键之间的逻辑干系。道路图是一种目的方案，便是把将来方案要做的事列出来，直至到达某一个目的，就仿佛沿着舆图道路一步一步找到尽头一样，故称道路图。
某企业数据管理实行道路图
企业数据管理的实行道路图的订定因此企业数据战略——愿景和任务为大纲，以急用优先为准绳，以分步实行为战略举行了全体设计和计划。实行道路图次要包括的内容：分几个阶段实行，每个阶段的目的、事情内容、工夫节点要求、情况条件等。笔者看法：任何一个企业的数据管理都不是一挥而就[yī huī ér jiù]，一步到位的，必要循规蹈矩[xún guī dǎo jǔ]、继续优化！实行道路图便是基于此发生的，因而说数据管理实行道路图也是压服长处相干者支持的一个紧张手腕。
目的：确定命据管理的阶段以及每个阶段的目的；
技能东西：道路图法
输出：数据管理成熟度才能评价后果、商业影响及实行优先级评价后果；
输入：数据管理实行道路图或称阶段目的方案
7、订定数据管理细致实行方案
数据管理细致实行方案是用于引导主数据的各项实行事情，一样平常包罗：数据管理中心范畴、数据管理支持系统、数据管理项目办理三个方面。
数据管理总体框架图
数据管理中心范畴包罗：数据架构、数据办事、元数据办理、数据质量办理、数据尺度办理、主数据办理、数据宁静办理、数据生命周期办理。
数据管理支持系统包罗：构造（构造架构、构造条理、岗亭职责）、制度（管控形式、规章制度、稽核机制）、流程（归口部分、办理流程、流程义务等）、技能（数据集成、数据洗濯、数据开辟、数据使用、数据运营、支持平台、实行方案等）。
数据管理项目办理方案包罗：项目组队、项目方案、质量包管方案、设置装备摆设办理方案、培训和售后等。
关于数据管理的中心范畴，详见笔者之前分享的数据管理框架解读系列文章。
关于数据管理的支持系统，详见笔者之前分享的数据管理乐成要害要素系列文章。
目的：基于数据质量根因剖析、商业影响和实行优先级评价后果，订定细致实行方案；
输出：商业影响及实行优先级评价后果，举动道路和方案；
输入：数据管理细致实行方案。
8、数据管理实行历程控制
数据管理实行历程控制是对数据管理项目标范畴控制、进度控制、质量控制和本钱控制，经过对企业的各项资源的公道和谐与使用，而告竣的数据管理目的的种种步伐。从项目办理的角度来讲也是项目办理的黄金三角：范畴、工夫、质量、本钱。
任何项目标质量和进度是必要精良的项目办理来包管的，数据管理也一样。与传统的软件工程项目差别，数据管理项目有着范畴界限含糊、影响范畴广、短期难奏效、实行周期长等特点：
①范畴界限含糊，数据管理触及到的要害范畴如元数据办理、数据质量办理、数据尺度办理、主数据办理等许多是存在交织的，界限很难界定，比方：实行数据质量办理项目，会触及元数据办理、数据尺度办理等，异样一个元数据办理项目也会触及数据尺度和数据质量。
②影响范畴广，数据管理的实行不是一个部分可以完成的，是必要从j9九游级办理层、到各商业部分、信息部分通力协作，配合完成的；
③短期难奏效，数据管理项目实行完成后，其数据管理的结果被每个商业点滴操纵所“浓缩”，并不像其他项目，比方BI，那样分明的表现出来，以是主导数据管理的部分会常常遭到质疑。
④实行周期长，在没有明晰的数据管理目的和范畴商定的状况下，数据管理是一个“无底洞”。以是，在实行数据管理项目之前订定好实行道路图和细致的实行方案就显得分外紧张（第6、7步）。
目的：经过对数据管理项目实行历程的进度控制、质量控制和本钱控制以完成数据管理的目的；
技能东西：PP（项目方案）、PMC（项目控制）、IPM（集成项目办理）、RSKM（危害办理）——CMMI历程域；
输出：6-7步的输入：数据管理实行道路图，数据管理细致实行方案；
输入：各项项目控制步伐，比方：项目方案、SOW、项目危害列表、项目陈诉、项目总结等；
9、监控评价数据管理实行结果
随着大数据技能的不停开展，该当从企业的全局数据管理情况的角度，明白数据管理要害技能运用及其尺度标准，构建结果评价目标系统，举行管理结果评价；并运用数据管理才能成熟度模子再次评价，界定命据办理条理，从而使得跨体系、跨商业、跨部分的数据管理系统的建立与实行可以经过各方协作顺遂举行，完成杰出数据管理，进而经过数据驱动商业、数据驱动办理和运营以完成企业的降本、增效、提质、创新。
某企业数据管理看板（数据已脱敏）
数据管理结果评价目标系统应依据企业及数据管理项目标实践状况订定，一样平常包罗：工夫性、数目性、完备性、正确性四个维度。
①工夫性即数据的实时性。该维度次要经过源商业体系数据接入的上报实时性、接入实时性等方面举行查对。经过剖析月目标、周目标、日目标的数据实时率，得出在划定工夫和频度周期内接入体系的比例，以此反应数据接入实时性。
②数目性。该维度是从数据存量，数据增量，数据拜访量，数据互换量、数据利用量等目标反应数据的利用状况，可以分为月度目标、周目标、日目标、时分目标等。
③正确性。这个维度次要由各种数据中逻辑的正确性、数据值的正确性、数据频段和字段之间的正确性以及数据的精度等外容构成。该正确率异样包罗：月度、每周、逐日等正确率目标。
④完备性。此维度次要以单位维度完备性、数据商业维度组合完备性、索引值完备性等差别方面举行查对，是验证数据质量完备性的次要构成局部，包罗月度目标、周目标、日目标数据的完备性等外容。
目的：查验各项数据管理目标的落真相况，查漏补缺，夯实数据管理结果；
技能东西：数据管理结果的评价目标系统、种种数据图表东西；
输出：数据管理结果评价目标；
输入：数据管理评价的月报、周报、日报等；
10、数据管理继续改良
数据管理形式应商业化、常态化，不该是一个项目、“一阵风”的形式。
数据管理事情应向企业消费、贩卖商业一样作为一项重点的商业事情来展开，构建专业的数据管理构造，设置符合的岗亭权责，创建响应的办理流程和制度，让数据尺度贯彻到每个商业关键，构成一种常态的事情。在笔者看来，在数据源头增强企业数据的管理，让常态化管理成为一样平常商业，才干从基本上彻底办理企业数据质量的种种题目，让数据真正转化为企业资产，以完成数据驱动流程优化、数据驱动商业创新、数据驱动办理决议计划的目的。
目的：数据管理常态化，继续提拔数据质量，驱动流程优化和办理创新。
输出：继续的、标准的、尺度的各项商业操纵；数据管理监控的各项目标和陈诉；
输入：继续输入的j9九游质量的数据；
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