移动数据资产管理交流.pptx

;议题;;业界公认“数据”和“信息”是企业的核心“资产”;数据作为核心资产，究竟能为企业带来哪些变革？

——数据资产管理和运营的五大价值体现;;驱动力1：数据资产“变现”，增强运营商竞争力;驱动力2：数据资产“变现”，帮助运营商实现企业转型

电信网络运营商（TELECOM）?信息运营商(INFOCOM);通信运营商数据资产的运营逻辑;多样的

终端数据;;;目前存在的问题：BOM三域分离，资产状况不清，管理机制不健全;议题;;以数据资产为核心管理对象，创建数据盘点、数据评估、数据治理机制，构建完善的管理团队、管理流程及辅助管理工具，全面建设数据资产管理体系。;数据资产管理vs数据管控vs数据管理？;小故事

－我的关于数据管控的比喻;企业数据资产应用-资产“变现”;;Teradata数据控制度与流程体系;难点1：数据管控战略和路线图

难点2：组织建设-数据管控组织架构、认责机制

难点3：流程建设-数据管控团队流程，各数据治理对象的管控流程

难点4：寻找明确‘抓手’：

数据质量：质量分析、评估、改进

数据标准：针对各种数据对象的标准制定、发布、执行、监控

难点5：数据整合：打破业务条块的数据整合

难点6：人员技能：人员技能定义和培养

难点7：推广：如何推广数据管控团队的成果，在企业形成影响力;难点1：数据治理规划远景、战略;Teradata数据管控成熟度评估模型;Teradata数据管控成熟度评估模型

如何判断一个企业的数据管控的现状如何，以及希望达到的目标;案例分享1：国内某著名G银行

规划先行、急用先行、逐步开展;G银行数据治理目标、战略、路线图咨询

项目目标和交付成果;G银行数据管控成熟度调研和分析结果

6个维度的32个子项详细评分;G银行数据治理现状和目标的综合评分

现状评分1.79分，希望通过数据治理达到3.8分;G银行数据治理目标：成熟度五年内达到3.8分;G银行数据治理体系框架;数据治理规划：G银行实施路线图

每年有重点，阶段有目标;G银行：数据治理近期重点工作（2012）

2012数据标准年;G银行：数据治理中期重点工作（2013-2014）

2013数据平台年，2014应用推广年;G银行：数据治理远期重点工作（2015-2016）

2015数据服务年;G银行：本期设计的数据治理专题;难点2：数据治理组织架构;组织模型：目前大多采用联邦制，但缺乏管委会

数据管控组织是一切数据管控工作的前提;G银行规划的数据治理组织架构(近期);G银行：规划的数据治理组织架构(中长期);;2.数据治理项目

MosaicGovernanceProgram;;ExecutiveSponsor

KeyRolesResponsibilities;难点：数据认责;G银行：数据认责现状调研;G银行：数据认责管理现状总结;G银行:数据认责实现手段;G银行：数据认责实现手段

数据认责矩阵;E银行数据认责管理办法;数据管控团队的四个高阶流程分为

规划、实施、管理、监控

数据管控领域从上述高阶流程细化出大量的管理工作流。

这些流程通常都需要灵活调整，通常系统配置灵活的工作流管理，支持数据管理流程的可配置、可管理、可维护、可跟踪。

企业还需针对各治理专题设计专门的流程，如质量保证、数据标准实施等;数据资产盘点能够清晰梳理如下对象：

系统及系统间关系、业务流程及数据流

系统内部业务功能及模块关系

系统硬软件技术架构及接口实现方式

系统的数据实体（表、视图、存储过程、宏、触发器）及关系

数据元素（实体的数据项）、及取值范围或生成规则

数据资产盘点的要点不仅仅是通过工具（数据字典、建模工具、数据库工具）来梳理记录系统业务需求，业务过程，概念、逻辑和物理数据模型，而且要能将所有这些数据模型合理的集成到一起。

对于“封闭”系统，甚至可能需要通过使用业务功能来“倒推”出数据模型及实体关系。

;原则1：先“盘评”、后“治理”。建议针对所选源系统进行数据资产盘点和评估工作，暂不进行“治理”工作。如期望能够完成数据资产管理闭环，可根据成果输出和工作量综合确定治理对象和流程。

原则2：先“源头”、后“下游”。建议本期项目盘点和评估的对象为“源”系统，非下游系统。如，不建议选择经分系统。

原则3：先“核心”、后“外围”。建议本期项目选择相对核心的系统，具有较高的重要程度。核心系统的数据较全面，元数据较完备，而且一般具备较高的数据质量，可用性较高。

原则4：先“开放”、后“封闭”。建议本期项目选择通用的、开放的、标准化的系统，可访问性较高。不建议选择黑盒套装系统。;Teradata数据资产盘点和评估方法论来源于全球多行业的最佳实践和对超过上百个大型项目的实施，明确指导本项目的实施。;数据资产盘点及评估方法步骤及对应交付产出;G银行：数据治理实施流程

－规范制订