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-EA之家

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正文概述

附件为181页Word。

一、数据治理体系三大工作阶段

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

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：

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。
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。
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。
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。
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。