数据治理框架
数据资产管理目标
在数据治理中提到的数据资产管理目标主要包括以下几点：
数据资产的可见性
数据资产管理首先致力于实现数据资产的全面盘点，并形成数据资产地图。这意味着从不同角度（如数据生产者、管理者、使用者）出发，通过数据资产目录的方式共享数据资产，使用户能够快速、精确地查找到自己关心的数据资产。这一目标的实现有助于提升组织内部对数据资源的认知和利用效率。
数据资产的可理解性
通过元数据管理，数据资产管理能够完善对数据资产的描述，并在数据资产的建设过程中注重数据资产业务含义的提炼。这包括将数据加工和组织成人人可懂的、无歧义的数据资产，如通过标签化等方式将数据资产进行业务视角的组织。这一目标的实现有助于降低数据使用的门槛，提升数据资产的可用性。
数据资产的可用性
数据资产管理通过统一数据标准、提升数据质量和数据安全性等措施，来增强数据的可信度。这包括建立数据清洗、数据标准化以及监控和维护数据质量的机制，以及确保数据受到适当的保护（如防止未经授权访问、数据泄露等）。这些措施有助于让数据科学家和数据分析人员放心地使用数据资产，降低因数据不可用、不可信而导致的沟通成本和管理成本。
数据资产的可运营性
数据资产管理的最终目的是让数据价值最大化。为此，需要建立一套符合数据驱动的组织管理制度流程和价值评估体系，以促进数据资产建设过程的不断改进。这包括数据价值管理、数据共享管理等职能的发挥，以及通过数据资产门户等方式实现数据资产的集中管理和运营。这些措施有助于提升数据资产管理的水平，进而提升数据资产的价值。
组织与角色
数据资产管理组织
数据资产管理的组织架构
数据资产管理的组织架构通常需要根据企业自身的发展战略和目标来确定，但一般来说，一个完整的数据资产管理组织架构应涵盖以下关键角色：
领导决策层
高层领导牵头，负责数据资产管理战略和政策的制定，以及重大决策的制定和审批。
业务部门主管角色
业务部门主管负责业务需求的提出和数据使用的监督，确保数据资产能够满足业务需求。
IT部门主管角色
IT部门主管负责数据技术的规划、实施和维护，确保数据资产的技术可行性和安全性。
项目经理
负责数据资产管理项目的具体执行和管理，协调各方资源，确保项目按时、按质完成。
执行团队
包括数据质量管理人员、数据标准管理人员、元数据管理人员、数据安全管理人员等专门岗位，负责数据资产管理的具体工作。
数据资产管理角色
在数据资产管理过程中，通常包括以下几个关键角色：
数据管理员
- 充当组织数据的监管人，负责确保其质量、准确性并符合既定标准。
- 负责监督数据的质量、完整性以及对既定标准的遵守情况。
- 确保跨系统对数据进行一致的管理，同时与业务部门密切合作以了解他们的数据需求。
- 负责各种任务，从定义数据标准到建立访问控制策略。
数据所有者
- 负责特定数据集或数据域的整体治理。
- 拥有组织内特定数据集的权限，负责建立明确的所有权边界。
- 有权制定有关其分配的数据资产的访问、使用和保留策略的决策权。
- 负责确保适当使用和访问指定的数据集。
数据保管人
- 主要负责在整个生命周期中存储、保护和保障组织数据集的安全。
- 负责管理和保护数据资产的技术方面，实施加密或访问控制等技术措施，以保护敏感信息免遭未经授权的访问或泄露。