16.3 数据管理组织的结构
16.3.2 网络运营模式
通过 RACI(谁负责,Responsible;谁批准,Accountable;咨询谁,Consulted;通知谁,Informed)责任矩阵,利用一系列的文件记录联系和责任制度,使分散的非正规性组织变得更加正式,称为网络模式。它作为人和角色之间的一系列已知连接运行,可以表示为“网络”。
16.4 关键成功因素
无论数据管理组织的架构如何,有 10 个因素始终被证明对其成功发挥着关键作用:
1)高管层的支持。
2)明确的愿景。
3)主动的变更管理。
4)领导者之间的共识。
5)持续沟通。
6)利益相关方的参与。
7)指导和培训。
8)采用度量策略。
9)坚持指导原则。
10)演进而非革命。
16.6 数据管理组织与其他数据相关机构之间的沟通
16.6.1 首席数据官
虽然大多数公司在某种程度上已认识到数据是有价值的公司资产,但只有少数公司指定了首席数据官(CDO)来帮助弥合技术和业务之间的差距,并在高层建立企业级的高级数据管理战略。然而,CDO 这一角色正在兴起。Gartner认为,到 2017 年,所有受监管公司中有一半将聘用 CDO(Gartner,2015)。虽然 CDO 的要求和职能受限于每个组织的文化、组织结构和业务需求,但许多CDO 往往是业务战略家、顾问、数据质量管理专员和全方位数据管理大使中的一员。
2014 年,Dataversity 发布了概述 CDO 常见任务的研究。【一定会考】
1)建立组织数据战略。
2)使以数据为中心的需求与可用的 IT 和业务资源保持一致。
3)建立数据治理标准、政策和程序。
4)为业务提供建议(以及可能的服务)以实现数据能动性,如业务分析、大数据、数据质量和数据技术。
5)向企业内外部利益相关方宣传良好的信息管理原则的重要性。
6)监督数据在业务分析和商务智能中的使用情况。
16.7 数据管理角色
16.7.2 个人角色
个人角色可以从业务或IT角度分别定义。一些混合角色,则需要同时掌握系统和业务流程两方面知识。
1.执行官角色;
2.业务角色;
数据管理专员
3.IT 角色 ;
4.混合角色
混合角色需要同时具备业务和技术知识,根据组织的不同情况确定担任这些角色的人员是汇报给IT 或业务部门。
1)数据质量分析师(Data Quality Analyst)。
负责确定数据的适用性并监控数据的持续状况;进行数据问题的根因分析,并帮助组织识别提高数据质量的业务流程及技术改进。
2)元数据专家(Metadata Specialist)。
负责元数据的集成、控制和交付,包括元数据存储库的管理。
3)BI 架构师(Business Intelligence Architect)。
负责商务智能用户环境设计的高级商务智能分析师。
4 ) BI 分 析 师 / 管 理 员 ( Business Intelligence Analyst/Administrator)。负责支持业务人员有效使用商务智能数据。5)BI 项目经理(Business Intelligence Program Manager)。负责协调整个公司的BI 需求和计划,并将它们整合成一个整体的优先计划和路线图。
Q:数据管理专员是什么角色?
A:业务角色。