数据管理制度及规范不全吧，还有XXX、XXX……
不贴近我们企业数据管理的实际情况，太通用了！
是不是实际的角色职责啊，要能指导落地。
企业大都认识到开展数据管理工作，需要配套相关的数据管理制度及规范。在大部分的数据中台项目、数据治理项目中，有一部分的咨询工作是与企业一起完成数据管理各项工作的制度及规范建立。有些企业在编写了20多份数据管理制度及规范后，开始组织数据管理人员、业务人员、信息化人员等进行评审，过程中总会存在“全了没有”、“通用”、“不落地”等疑问。
总体框架
数据管理制度及规范是组织开展数据管理工作的保障，也是治理中的“治”所说的“章法”。信通院发布的《数据资产管理实践白皮书V6.0》中将数据资产管理制度体系分成了四层，分别是组织级数据资产管理总体规定、管理办法、实施细则和操作规范，内容侧重点如下：
►总体规定
从数据资产管理决策层和组织协调层视角出发，包含数据战略、角色职责、认责体系等，阐述数据资产管理的目标、组织、责任等；
►管理办法
从数据资产管理层视角出发，规定数据资产管理各活动职能的管理目标、管理原则、管理流程、监督考核、评估优化等；
►实施细则
从数据资产管理层和数据资产管理执行层的视角出发，围绕管理办法相关要求，明确各项活动职能执行落实的标准、规范、流程等；
►操作规范
从数据资产管理执行层的视角出发，依据实施细则，进一步明确各项工作需遵循的工作规程、操作手册或模板类文件等。
实际组织在落地时，一般也遵循“由总到分”的策略执行，有的也按照“总体规定/总纲→各职能域管理规范→管理办法/操作细则/考核细则”等建立自己的体系。
数据管理制度及规范体系一次性建设完成，是很多组织的项目负责人比较理想的目标，甚至希望在一个规划项目、咨询项目中，出一套适合企业、指导企业落地的数据管理规范体系，是不太现实的。因为数据管理从来都不是一个项目，而是一项长久的组织业务。一种较为推荐的组织做法是，先初步确定一个企业数据管理的总体框架，分步分阶段围绕业务问题开展数据管理提升工作，并输出本阶段落地需要的数据管理规范及细则等。
建设误区
很多企业在建设数据管理制度及规范过程中经常会陷入以下几大误区：
01、未开展相关职能域具体的数据管理工作，先编写了规范
某组织以企业运营管控分析为主的项目中，主要数据工作是采集、开发、指标构建及BI可视化看板展现；组织的项目负责人提出要编制元数据管理规范、数据标准管理规范、数据安全管理规范等，这些规范的输出质量无法评判，其落地性更是无从谈起。
02、在数据管理相关组织及角色尚不明确情况下，编写了规范
各职能域的管理规范中，都会提到相关职能及分工、各事项的规范，这些职能由谁承担呢，通常组织都会先成立相关的管理组织（虚拟/实体均可）并设定岗位来明确职责要求。很多组织的数据管理职责都是由信息部门兼任的，在没有明确的数据管理组织和岗位的情况下，编写的管理规范落地性都不强。
03、为了有一套数据管理制度及规范，而建设的规范
对于初期开展数据管理建设的组织而言，也有这样的误区，认为“治理”就是正确的做事，所以需要先把管理规范体系都定出来，再逐步的开展活动。也为了有一套数据管理规范，在数据管理工作开展之初，就制定了十几份、二十几份管理规范，以便后续工作使用，是不太建议的做法。
04、未得到领导层的足够重视，规范形同虚设
数据管理工作的开展，需要调动的已经远远不只信息部门、数据部门，更要调动业务核心骨干人员提出业务需求、甚至开展数据梳理、标准制定及确认工作等；数据工作的开展，说到底是数据的变革，更需要领导层的关注和支持。
破局之道：以用促建
数据管理制度及规范建设三步曲，助您搞定实操性、落地性的管理规范。
Tempo商业智能平台
Tempo人工智能平台
Tempo数据工厂平台
Tempo指标平台
Tempo数据治理平台
Tempo主数据管理平台
首页
陕公网安备 61019002000171号
