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详解德勤数据治理体系框架与成熟度模型,附word项目案例,181页Wotd

附件为181页Word。

一、数据治理体系三大工作阶段

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1. 现状分析与评估

  • 工作方式:
     通过访谈、调研问卷、收集现有的业务及数据资料等渠道,全面了解其在数据治理方面的现状。
  • 主要内容:
    • 梳理当前数据治理现状(体系、组织、制度、流程、技术平台等)。
    • 评估存在的主要问题与痛点。
    • 使用德勤成熟度评估模型,对的数据治理能力进行量化评估,并与同业领先银行进行对标分析。
    • 最后基于评估结果提出改进建议。

2. 数据治理体系设计与规划

  • 目标:
     针对现状评估中发现的问题与差距,设计面向未来的数据治理体系。
  • 主要内容:
    • 数据治理体系功能框架
      明确数据治理涉及的核心功能与职责划分。
    • 数据治理组织与制度框架
      设计治理组织架构、岗位/角色分工,以及各项制度与流程规范。
    • 数据治理能力提升路线图
      明确短期、中期、长期的数据治理实施路线及优先级。
    • 信息中心职能规划及提升路线图
      从信息中心的角度,规划其在数据治理中的定位与能力建设路径。

3. 数据治理体系建设

  • 目标:
     依据设计与规划成果,落地各项制度、标准和质量管理机制。
  • 主要内容:
    • 建立数据质量管理模式、流程、制度与责任认定机制。
    • 明确本项目数据质量提升范围并制定度量规则,在相关系统中开展数据质量探查与分析,并根据结果提出整改建议。
    • 编制数据质量管理与监控功能需求说明书。
    • 建立数据标准全生命周期管理流程与制度。
    • 编制客户、机构、风险相关(账户、合约、资源项)以及公共代码基础数据标准和核心指标数据标准,并进行差异分析与落地实施。
    • 设计数据标准管理系统业务需求说明书。

二、德勤数据治理成熟度评估模型

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德勤的成熟度模型将数据治理的“现状或目标”分为五个等级:1(初始) → 2(基本管理) → 3(主动管理) → 4(量化管理) → 5(持续优化)。每个等级对应不同的“业务价值”“业务能力”和“系统能力”特征,具体如下所示:

  1. 初始阶段(Level 1)

    • 价值:
       数据仅能支撑最基础的业务运作,多依赖手工查询、报表,且容易信息过载、无法及时反映真实情况。
    • 能力:
       流程、组织尚在起步阶段;应用系统彼此孤立;缺乏集成和统一的基础架构。
  2. 基本管理(Level 2)

    • 价值:
       数据开始用于常规业务管理,能够做一定程度的探索分析、查询和基础报表。
    • 能力:
       部分自动化;有局部的集成,但孤立系统仍较多;基础架构多为层级式或特定平台的方案。
  3. 主动管理(Level 3)

    • 价值:
       数据被视为战略资产;工作环境更具脉络性、责任导向;整合的业务绩效管理;唯一版本的“真实情况”;可提供一定的实时洞察力。
    • 能力:
       基于标准的数据管理体系,SOA(面向服务)逐步出现;系统之间逐步整合,开始实现信息虚拟化。
  4. 量化管理(Level 4)

    • 价值:
       数据能够促进企业的业务创新,提供跨部门、跨系统的灵活业务环境;推动企业绩效和运营优化;支撑战略洞察力。
    • 能力:
       数据可在企业内外无缝连结、共享;信息成为“一种随时可被调用的服务”;基础架构逐步具备随时恢复、弹性扩展能力,不再局限于特定技术或平台。
  5. 持续优化(Level 5)

    • 价值:
       信息成为企业核心竞争力;深度融入日常业务流程和工作流;能够进一步激发流程创新、提高运营管理效率,并支持前瞻性、预测性的分析。
    • 能力:
       内外部各种信息与资源无缝集成与共享;基础架构可高度动态配置、可监测和自动响应;应用系统高度虚拟化并能灵活组合。

三、181页Word 德勤数据治理项目方案书

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