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【线上讲座】数据治理和数字化的12项原则

更新时间:2021-09-30

数字化转型是个长期而艰巨的过程,许多单位仍然还不是很清楚到底如何来开展这个工作。DAMA关于数据管理和数字化转型,提出了12项原则。

数据治理和数字化的12项原则有哪些?

数据治理和数字化的12项原则有什么用处?

9月28日晚上20:00-21:30,弘博创新邀请了DAMA中国-汪主席给大家一一诠释数据治理和数字化的12项原则,这些原则非常好的回答了许多数字化问题,给企业单位数据数字化转型与数据管理提供了一些方法和指导。

【讲座大纲】

数据管理的12项原则:

(1)数据是有独特属性的资产:数据资产在使用过程中不会产生消耗。

(2)数据的价值可以用经济术语来表示:光大银行、南方电网已有数据价值评估模型,从正(高质量数据给企业带来的价值)反(低质量数据给企业带来的成本,企业处理数据质量问题的支出占收入的10%~30%)两面评估数据质量的价值。

(3)数据管理意味着对数据质量的管理:数据管理的核心目标之一是提高数据质量。

(4)数据管理需要元数据:用于管理和如何使用数据的数据都成为元数据。

(5)数据管理需要规划:从架构和流程的角度进行规划,保证数据的一致性。

(6)数据管理须驱动信息技术决策:由业务驱动数字化转型,由IT部门落地。

(7)数据管理是跨职能的工作:数据管理需要技术能力、非技术能力以及协作能力。

(8)数据管理需要企业级视角:数据管理成果必须能够有效应用于整个企业。

(9)数据管理需要多角度思考:数据管理必须不断演进以跟上数据创建、应用和消费者的变化。

(10)数据管理需要全生命周期的管理:不同类型数据有不同的生命周期特征,数据管理实践需保持足够的灵活性,以满足不同类型数据的生命周期管理需求。

(11)数据管理需要纳入与数据相关的风险:数据可能成为组织的风险(丢失、被盗或误用),数据相关的风险必须作为数据生命周期的一部分进行管理。

(12)有效的数据管理需要领导承担责任:数据管理需要来自领导层的愿景和使命(一把手工程)。

【主讲讲师】

DAMA中国-汪广盛主席

国际数据管理协会中国分会(DAMA China)现任主席;
美国区块链技术应用研究院院长。

一直从事大数据、人工智能和区块链等相关的咨询、研发、实施和培训。同时还先后兼任北京/上海交通大学教授等。
2017年回国后,曾先后参与了多个国家部委关于数据标准、数据治理指导意见、数据隐私保护等相关条文的讨论和编写。
组织编著、翻译和出版了《大数据理论和工程实践》(人民邮电出版社,2018年12月)、《穿越数据管理的迷宫-数据管理执行指南》(机械工业出版社,2020年5月)、《DAMA数据管理知识体系2》(机械工业出版社,2020年6月)、《区块链改变游戏规则》(清华大学出版社,预计2021年1月)等,并为多个部委、省级机关、和企业提供数据管理和数字化转型的培训。