归档
CDGA 定义目标工具度量
二、数据处理伦理 #
定义 #
数据处理伦理是指如何符合道德准则及社会责任的方式去做、存储、管理、解释、分析、应用和销毁数据
目标 #
定义组织中数据处理的伦理规范；
教导员工不正当处理数据会产生的企业风险
改变或渗透数据处理行为文化
监管、度量、监控和调整组织伦理准则行为
工具 #
维基、知识库、内部网站；微博、其他内部通讯工具
度量指标 #
培训员工人数
合规/不合规事件
企业高管参与
三、数据治理与管理职责 #
定义 #
对数据资产管理行驶权力、控制和共享决策（规划、监测和执行）的系列活动
目标 #
提升企业管理数据资产能力
定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、程序、指标、工具和责任
监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动
工具 #
网站
业务术语表
工作流工具
文档管理工具
数据治理积分卡
度量指标 #
遵从法规和内部数据规范
价值
有效性
持续性
四、数据架构 #
定义 #
识别企业的数据需求（无论数据结构如何），并设计和维护总蓝图以满足这些需求。使用总蓝图来指导数据集成、控制数据资产，并使数据投资与业务战略保持一致。
目标 #
识别数据存储和处理需求
设计结构和计划以满足企业当前和长期的数据需求
战略性的为组织做好准备，快速发展其产品、服务和数据，以利用新兴技术中固有的商机。
工具 #
数据建模工具
资产管理软件
图形设计应用程序
度量指标 #
架构标准接受率
实现趋势
业务价值度量指标
五、数据建模与设计 #
定义 #
数据建模是发现、分析和确定数据需求的过程，然后采用数据模型的精确形式表示和传递这些数据需求。这个过程是循环迭代的，可能包括概念、逻辑和物理模型。
目标 #
确认并记录不同视角对数据需求的理解，确保应用程序更符合当前和未来的业务需求，为更多数据应用或数据管理奠定一个良好的基础，例如主数据管理和数据治理项目。
工具 #
数据建模工具
数据血缘工具
数据分析工具
元数据资料库
数据模型模式
行业数据模型
度量指标 #
数据模型校验指标
六、数据存储和操作 #
定义 #
管理数据存储的设计、实现和支持活动，以实现其最大化价值
目标 #
贯穿整个数据声明周期，管理数据的可用性
确保数据资产的完整性
管理数据交易的性能
工具 #
数据建模工具
数据库监控工具
数据库管理工具
开发支持工具
度量指标 #
数据存储库度量指标
性能度量指标
操作度量指标
服务度量指标
七、数据安全 #
定义 #
定义、规划、开发、执行安全策略和规程，以提供对数据和信息资产的适当验证、授权、访问、审计
目标 #
启用对企业数据资产的适当访问，并防止不适当的访问
理解并遵守所有有关隐私、保护和保密的法规和政策
确保所有利益相关方的隐私和保密需求得到执行和审计
工具 #
访问控制系统
保护软件
身份管理技术
入侵检测/入侵防御软件
元数据跟踪
数据脱敏/加密
度量指标 #
安全实施指标
安全意识指标
数据保护指标
安全事件指标
机密数据扩散率
八、数据集成和互操作 #
定义 #
管理应用程序或组织内部（或之间）的数据移动和整合活动
目标 #
按照所需格式，及时地提供安全、合规地数据
构件开发共享模型和接口，降低解决方地成本和复杂度
识别有意义地事件，自动触发语境和动作
支撑商务智能、数据分析、主数据管理，并致力于提高运营效率
工具 #
数据转换引擎
数据虚拟化服务器
企业服务总线
业务规则引擎
数据和流程建模工具
数据刨析工具
元数据存储库
度量指标 #
数据传输量和速率
数据延迟
增强功能上线时间
解决方案成本和复杂度
价值实现
九、文件和内容管理 #
定义 #
对任何形式或媒介的而数据及信息进行声明周期管理的计划、实施和控制活动
目标 #
履行与档案管理有关的法律义务并达到客户的期望
确保能够告诉有效的存储、检索、使用文件和内容
确保结构化和非结构化内容之间的集成能力
工具 #
办公生产软件
企业内容管理系统
受控词表/元数据工具
知识管理wiki
视觉媒体工具
社交媒体
电子取证技术
度量指标 #
合规性审计指标
投资回报率
使用情况指标
档案管理KPI
电子取证KPI
企业内容管理计划指标
企业内容管理运营指标
十、参考数据与主数据 #
定义 #
管理共享数据以满足组织目标hi奥，减少与数据冗余相关的风险，确保更高的质量，并降低数据整合的成本
目标 #
在一个组织内，跨业务领域和应用程序共享信息资产
提供权威的经协调和质量评估的参考数据和主数据来源
通过使用标准、通用数据模型和集成模式降低成本和复杂性
工具 #
数据建模工具
元数据资料库
数据刨析和质量工具
数据集成工具
主数据管理应用平台
数据共享/集成架构
度量指标 #
数据质量和遵从性
数据变更活动
数据消费和服务
数据共享可用性
数据管理专员覆盖率
数据共享量和使用情况
拥有总成本
十一、数据仓库和商务智能 #
定义 #
通过规划、实施和控制过程，来提供决策支持数据，支持从事报告、查询和分析的知识工作者
目标 #
建立和维护提供集成数据所需的技术环境、技术和业务流程，以支持运营功能、合规性要求和商务智能活动
支持和赋能知识工作者进行有效的业务分析和决策
工具 #
元数据存储库
数据集成工具
分析型应用
度量指标 #
使用指标
客户/用户满意度
主题域覆盖率
时间响应和性能指标
十二、元数据管理 #
定义 #
通过计划、实施和控制活动确保访问到高质量的、整合的元数据
目标 #
提供惬意可理解的业务术语并使用它
从不同来源采集和整合元数据
提供访问元数据的标准方法
确保元数据质量与安全
工具 #
元数据存储库管理工具
其他工具的元数据存储库
度量指标 #
元数据覆盖范围计分卡
元数据存储库分发
元数据使用报告
元数据质量计分卡
十三、数据质量管理 #
定义 #
为确保满足数据消费者的需求，应用数据管理技术进行规划，实施和控制等管理活动
目标 #
根据数据使用者的需求，开发一种让数据符合用途的管理方法
作为数据生命周期的一部分，定义数据质量控制的标准、要求和规范
定义和实施测量、监控和报告数据质量水平的过程
通过过程和系统的改进，识别和提倡数据质量的机会
工具 #
数据刨析和查询工具
数据质量规则模板
质量检查和审计代码模块
元数据存储库
度量指标 #
和治理一致性指标
数据质量测量结果
数据质量趋势
数据问题管理指标
十四、大数据和数据科学 #
定义 #
对多种不同类型的数据进行收集（大数据）和分析（数据科学、分析、可视化），以此来为在分析的初始阶段位置的问题找到答案
目标 #
发现数据和业务的联系
支持将数据源迭代继承到企业中
发现和分析可能影响到业务的因素
利用可视化技术、以恰当的、可靠的且合乎道德规范的方式来发布数据
工具 #
分布式文件解决方案
列压缩
MPP无共享架构
内存计划和数据库
数据库内算法
数据可视化工具集
度量指标 #
数据使用指标
响应和性能指标
加载和扫描指标
学习和故事场景
十五、数据管理成熟度评估 #
定义 #
对组织内处理数据的实践进行评级的方法，以描述数据管理的当前状态及其对组织的影响
目标 #
全面发现和评估整个组织的关键数据管理活动
向利益相关方介绍数据管理的概念、原则和实践，并在广泛的背景下确定其作为数据创建者和管理者的角色和职责
建立或加强可持续的企业范围数据管理计划，以支持运营和战略目标
工具 #
数据管理成熟度框架
沟通计划
协作工具
知识管理和元数据存储库
数据分析工具
度量指标 #
DMMA局部和总评级‘
资源利用率
风险敞口
支出管理
DMMA的输入
变革速度