IBM数据治理中标项目方案书，139页word

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一、IBM 数据治理体系框架

IBM 的数据治理体系框架由四个管理层次及其下的 11 个管理领域构成，这四个层次相互支撑、层层递进，分别是基础支撑层、核心管控层、价值创造层和组织责任层。

1. 基础支撑层

• 数据架构和标准
  
  规定数据架构的业务与技术规范，确保数据在设计、存储、使用和管理上具有统一的标准与框架。
• 分类和元数据
  
  通过定义数据的元信息、业务口径、血缘关系等，帮助企业理解数据含义、来源和使用方式，为数据的管理与分析提供支撑。
• 审计日志和报告
  
  记录数据处理过程中的关键活动，用于安全审计、问题追溯和合规性报告，为数据安全管理提供基础支撑。

这三个管理领域为数据治理提供最基本的保障条件。只有先做好数据架构、标准、分类、元数据和审计等工作，才能为后续的核心管控奠定坚实基础。

2. 核心管控层

• 数据质量管理
  
  聚焦数据准确性、完整性、一致性、及时性等指标，制定并执行数据质量标准与流程，并通过持续监控与改进，保障数据的可靠性。
• 数据生命周期管理
  
  从数据的产生、存储、使用、归档到销毁，进行全流程管控，确保数据在整个生命周期内的有效性和合规性。
• 数据安全管理
  
  通过权限控制、加密、防泄漏、审计等方式，保障数据在不同阶段、不同场景下的安全性和私密性。

核心管控层的三个管理领域是数据治理体系的“心脏”，对数据进行全方位的质量与安全把控，并对数据全生命周期进行有效管理，从而发挥数据应有的价值。

3. 价值创造层

• 业务价值创造
  
  借助数据分析、数据挖掘、业务智能等方式，为企业的业务决策、流程优化、产品创新等提供数据支撑，帮助企业实现竞争优势。
• 风险管理
  
  在数据驱动业务的过程中，通过识别、评估和控制风险，确保数据的使用合法合规，并维持业务的平稳运营。

价值创造层更加聚焦数据在业务应用层面的作用。数据治理不仅是为了“管”，更是为了“用”，通过规范的数据管理帮助企业释放数据价值，并兼顾合规与风险控制。

4. 组织责任层

• 组织结构和政策
  
  在企业层面设立专门的组织架构与管理政策，对数据治理工作提供流程、制度和人员方面的支持，将数据治理纳入企业整体战略。
• 数据责任人体系
  
  明确不同类型、不同主题数据的责任人，通过角色划分和责任矩阵，让各部门、各岗位各司其职，形成自上而下的责任分配体系。

组织责任层确保数据治理在企业内部的可持续运转。通过合理的组织设计与政策管理，将数据治理落到实处，让相关人员知道“做什么”和“怎么做”。

二、IBM 数据治理成熟度评估模型

IBM 将数据治理的成熟度划分为五个阶段：初始阶段、基本管理阶段、主动管理阶段、量化管理阶段和持续优化阶段。该模型不仅能帮助企业评估当前的数据治理水平，还能指引企业如何逐步提升。

1. 第一级：初始阶段

• 特点
  • 企业对数据的认识不足，仅用于简单报表，依赖试算表或人工统计。
  • 自动化程度低，数据管理较为分散，信息过载且缺乏统一口径。
  • 只能事后被动发现数据问题，难以及时防范或纠正。
• 数据与技术概况
  • 数据：结构化、静态；
  • 集成：孤立、非集成；
  • 应用系统：独立模块，依赖特定系统；
  • 基础架构：复杂、混乱，基于特定平台。

2. 第二级：基本管理阶段

• 特点
  • 企业初步意识到数据价值，开始做基础的数据管理尝试。
  • 数据获取部分实现自动化，减轻了人工统计的压力。
  • 数据可视度有所提升，但由于标准、口径不统一，仍存在多个版本导致数据可信度不足。
• 数据与技术概况
  • 数据：有组织的、结构化；
  • 集成：部分集成，仍有孤立系统；
  • 应用系统：基于组件的应用；
  • 基础架构：层级式，依赖特定平台。

3. 第三级：主动管理阶段

• 特点
  • 企业开始有意识地投入资源到数据治理，建立了数据治理的组织架构和责任分工。
  • 数据应用大幅自动化，跨部门数据共享，形成企业级唯一数据版本。
  • 通过数据分析与挖掘获取洞察力，业务绩效管理得到整合。
  • 管理层对数据治理的期望日益提高，但落地仍需时间和持续努力。
• 数据与技术概况
  • 数据：基于标准的结构化数据，并涉及部分非结构化数据；
  • 集成：孤立系统的集成，开始采用信息虚拟化；
  • 应用系统：基于服务 (Service-based)；
  • 基础架构：组件式，初步体现 SOA（面向服务架构）理念，仍基于特定平台。

4. 第四级：量化管理阶段

• 特点
  • 组织、流程和技术的成熟度进一步提升，数据治理融入日常工作流和系统。
  • 数据质量管理深入到企业运营核心，通过数据挖掘驱动业务流程改造和创新。
  • 数据在企业战略、预测分析中的地位显著提高，大幅增强企业的竞争力。
• 数据与技术概况
  • 数据：无缝连接并支持共享，结构化和非结构化数据完全整合；
  • 集成：信息作为随时可用的服务；
  • 应用系统：流程通过各类服务进行集成；
  • 基础架构：具备随时恢复能力的 SOA，不局限于特定技术平台。

5. 第五级：持续优化阶段

• 特点
  • 企业数据治理水平达到了最高程度，开始进入持续优化的科学发展阶段。
  • 数据问题已基本解决，能够自如地进行内外部数据联通和业务环境适配。
  • 数据价值发挥到极致，具备自下而上的业务创新能力和对环境变化的强大适应力。
  • 企业绩效和运营管理持续优化，战略洞察力得到充分体现。
• 数据与技术概况
  • 数据：内外部信息无缝连接，共享程度高，新信息易于整合；
  • 集成：虚拟化的信息服务；
  • 应用系统：动态应用系统组合；
  • 基础架构：可动态重配，具备侦测和响应能力。

三、139页Word IBM中标数据治理项目方案书