麦肯锡-企业数据架构数据治理设计规划咨询项目建议

内部使用此报告仅供客户内部使用。未经麦肯锡公司书面许可，其它任何机构不得擅自传阅、引用或复制。本文件仅供麦肯锡公司简报之用；并非会议之完整纪录。数据架构数据治理设计规划方案企业架构(EA)设计咨询项目1<文件1>目标业务能力架构各种挑战及业务能力建设重点业务能力重点对IT的要求<文件2>IT架构现状梳理<文件3>IT架构现状诊断<文件4>目标IT架构设计架构改进点及建议未来1/3/5年的目标架构及演进路线<文件5>企业架构治理(EAM)现状诊断<文件6>企业架构治理(EAM)设计针对体改后的组织设置，设计所需角色、岗位、职责，及项目治理流程<文件7>数据治理的方向性建议<文件8>现有/目标架构的ARIS模型说明现有/目标架构在ARIS中被完整记录，该文件为对建模内容的说明本项目通过一系列的交付物，回答XX企业架构亟需解决的核心问题XX需要加强哪些业务能力建设以应对未来5年内各方面的挑战？这些这些能力建设的重点对IT有哪些要求？XX目前的IT架构如何？

目前的IT架构存在哪些差距?为了弥补这些差距，XX未来5年的IT架构应该在哪些方面进一步提升？如何提升？变为怎样？如何演进？如何确保企业架构对信息化项目的指导，并具备内部长期演进架构的能力？针对体改后的科信部与信通中心设置，如何确保组织上的保障？如何确保XX具备对已建设的IT系统的深化应用，特别是信息/数据方面的实用化？如何将架构蓝图在系统/工具中固化，以确保架构在各个项目中的统一？XX企业架构亟需回答的核心问题本项目的相应交付物本文内容2为了提升信息系统在数据方面的实用化，XX需要在角色、要素、流程三方面综合提升数据治理水平业界数据治理的主要方面XX面临的挑战数据治理的9大核心流程流程业界最佳实践针对数据督导、建模、日常管理三方面的主要工作，建立相关的治理流程，并制定相关角色的负责机制无固定数据治理流程与机制数据设计、数据平台、数据生命周期、数据KPI要素针对业务需求，定义主要数据对象针对主要数据对象，建立企业信息/数据模型，即数据源与数据流的概念视图规范化数据建模方式（包括逻辑视图与物理视图）制定数据技术平台的总体架构定义数据生命周期管理的方法定义数据治理的KPI缺乏统一的数据定义缺乏全局性的企业信息/数据模型作为各信息化项目的“唯一数据源”的指导数据建模方式在各个项目中不尽相同数据平台集成度不足管理方法缺失KPI缺失业务与IT相配合的多层级“数据所有制”角色基于企业信息/数据模型，建立主要数据对象的“所有者”，对数据质量负责；具备两大特征：业务与IT相配合：每个数据对象都有业务与IT两组责任人员多层级：企业层面，能力域/系统层面、功能点/系统模块层面无固定数据所有制与相关团队配置3123数据物理建模/实施数据概念建模数据建模师/架构师数据库管理员IT重点数据治理团队的设置可以细分为数据督导、数据建

模/架构以及数据库管理三个团队指导数据治理的方向制定数据政策分配数据治理的角色解决数据治理的争端主要职责职能角色数据定义数据督导业务重点主要职责企业数据管理委员会1架构层级能力板块层面企业整体层面信息系统/项目层根据业务需求与信息的价值，对数据进行分类与定义通过定义与监控数据KPI，及定期的数据审核，制定与管理数据SLA，确保数据质量设计企业整体层面的数据概念模型设计能力板块与系统/项目层的数据逻辑模型与使用者模型维护各层面的概念与逻辑数据模型负责信息系统项目中的数据物理模型的设计/实施管理数据性能和容量管理数据可用性、备份和恢复、数据连贯性、以及数据安全企业架构层角色数据日常维护数据逻辑建模数据质量控制数据模型维护IIIIIIIV4角色

资料来源：访谈；XX资料；小组分析

财务管理人力资源管理市场营销/客户服务项目建设和管理XX运行维护XX规划/资产管理物资/服务供应管理XX采购XX计量装置管理数据督导的设立要以能力板块的数据需求为基础1能力板块主要数据对于存在于多个能力板块的信息/数据，可以依据数据源及数据使用程度决定数据督导来自哪个部门，或者由两个部门督导共同管理XX营销数据XX规划数据项目管理数据XX维护数据物资管理数据人力资源数据财务数据XX采购数据XX计量装置数据XX产品数据客户数据XX及设备数据XX运行数据供应商管理数据5角色数据治理团队与企业架构管理团队的对应关系1新增角色改进角色原有角色与企业数据治理团队的对应关系企业数据管理委员会数据督导团队数据建模/

架构团队数据库管理团队企业数据治理是信息化领导小组核心管理议题业务架构师负责企业层面数据督导的责职各核心业务部门需要设立相对应能力板块层面的数据督导XX规划数据：发策部项目管理数据：基建部XX及设备、XX运行、XX维护数据:生技部XX营销、XX产品、客户、及XX计量装置数据：营销部物资管理、供应商管理数据：物资部财务数据：财务部人力资源数据：人力资源部信通中心数据督导助理，每个人负责承接2-3个业务部门数据督导的要求和协调日常的工作企业数据治理团队数据架构师要负责企业整体层面的数据建模和架构维护更新项目软件架构师团队需要在项目层面设计数据的逻辑架构数据运维团队负责数据日常的维护管理项目数据物理建模员负责项目层面的数据物理设计EAM团队中的企业架构师企业IT架构总监

科信部主任

信息安全架构师

科信安全处

项目软件架构师

兼数据逻辑建模（信通中心）

项目基础架构师（信通中心）企业架构总监(副总信息师)应用和集成

架构师

（信通中心）业务架构师

兼企业数据督导（副总信息师）数据架构师（信通中心）基础架构师

（信通中心）流

程能

力应

用集

成数

据基础EAM团队中的支持人员项目业务架构师

（业务部门专业主任师）能力板块数据督导（业务部门）数据督导助理(信通中心）架构需求协调员(信通中心）项目数据物理建模员(信通中心）架构知识库管理员(信通中心）IT架构师

科信信息处

信息化工作领导小组其他数据治理团队数据日常运维团队（信通中心）IIIIIIIV6

角色数据治理团队的级别和数量配置数据督导团队数据建模/架构团队数据库管理团队数据治理团队架构层级级别数量企业级数据督导能力板块级数据督导XX规划/投资项目管理生产运行营销/客户物资管理财务管理人力资源管理XX调度信通中心数据督导

助理副总师科/副科科/副科科/副科科/副科科/副科科/副科科/副科科/副科科员1111111113部门副总信息师发策部基建部生技部营销部物资部财务部人资部调度信通中心企业级数据架构师系统/项目级数据建模师科副科/科员15信通中心信通中心企业级数据库管理员数据备份权限配置数据库管理数据仓库管理数据质量和服务水平监控IDP管理系统/项目级数据物理建模员科员科员科员科员科员科员科员1111112信通中心系统运维设计商/信通中心1每人投入50%30%30%30%30%30%30%30%30%100%100%50%100%100%100%100%100%100%100%所需FTE0.50.30.30.30.30.30.30.30.3312.51111112数据治理团队总FTE17.4IIIIIIV缺口FTE体改增加FTE现有FTE需要总FTE现有FTE体改增加FTE缺口FTE需要的总FTE7要素数据治理要素主要包括数据设计、数据技术平台/

数据生命周期管理以及数据治理KPI四个方面数据治理要素数据设计数据技术平台数据生命周期数据定义数据模型数据建模数据使用者建模具体描述以业务对数据的需求为输入，定义主要的数据对象、属性及负责部门概念建模逻辑建模物理建模对于概念层面的各个数据对象，定义之下的数据实体(Entity)、及数据实体之间的逻辑关系(Relationship)在系统开发层面，定义单个逻辑数据模型如何在特定的数据库管理系统中实施在企业整体架构和能力板块层面，将数据使用者按需分类，并明确相关数据操作权限(CRUD)

明确数据产生和维护；整合、集成和转换；运营数据集中/清洗/融合；管理数据分析与展现的技术实现方式明确数据服务水平(SLA)依据业务数据服务水平的高低，明确数据全生命周期存储规范：存取速度、备份和恢复要求、迁移日期，保留期限和保护方式如何建立这些要素数据督导团队负责数据督导团队和数据建模团队一同完成项目团队中的数据建模人员负责本次EA项目：明确数据集成、集合等方面的总体架构数据建模团队进一步细化，维护更新数据督导团队：明确数据服务水平数据库管理团队：依据数据服务水平要求，对于数据对象建立储存规范数据建模团队：明确各类数据使用者模型ABEFCD项目团队中的数据建模人员负责已在IT架构设计章节中介绍在企业整体架构和能力板块层面，明确核心企业共享数据的数据源、及数据的引用关系/流向等数据督导团队和数据建模团队一同完成数据治理KPI明确数据治理的主要考核指标，如完整性、准确性、及时性指标等在企业数据管理委员会领导下，数据治理3大团队协同制定G28要素数据治理要素在各角色中的职责分工表R：义务，有义务积极参与并尽力支持A：责任，对最终结果负全责C：顾问，有特长对特定领域特定决策提出建议I：告知，受到结果的影响，需要被通知，但不必参与到具体工作过程中III数据概念建模数据逻辑建模数据物理建模数据使用者建模数据

模型CRIIRACRRICIACIIRAACII数据技术平台架构数据技术平台CAIRIR数据服务水平制定数据全生命

周期数据存储规范制定IARCCIRIIAIRACICI数据

定义数据定义数据治理KPIKPI的设定RRRIRIIIIIIIIIA2数据督导团队数据建模/架构团队数据库管理团队企业数据管理委员会企业级数据督导能力板块级数据督导+督导助理系统/项目级数据建模师企业级数据库管理员系统/项目级数据物理建模师企业级数据建模师/架构师企业数据管理委员会IIIIIIIVABEFCDG9要素数据定义定义识别全企业内的信息/数据对象，明确数据的所有权（包括能力板块与业务部门），定义数据对象所需要的数据属性目标

保证全企业内部数据对象具有明确的所有权与属性定义业务/数据对象；数据对象所在的业务能力板块/系统；被共享/引用的业务能力板块/系统；业务负责部门；数据属性及结构输出输入：确定主要的业务驱动因素（战略举措，关键业绩指标）以及对数据需求的影响输入2A业界最佳实践总结10要素数据定义将数据对象与业务能力间的对应，转化为系统与数据属性/字段之间的对应业务能力模块数据对象(概念)应用系统/系统模块数据属性(逻辑）/数据库表的字段(物理)数据概念模型–企业信息/数据模型系统对业务的支持/覆盖数据定义数据源数据引用关系数据逻辑/物理模型–应用系统/项目数据设计逻辑模型物理模型ABCD2A在应用架构中讨论在数据架构/治理中讨论11要素数据定义–模版(1/2)数据对象：物资主数据*相关的能力板块业务负责部门主数据来源可能数据引用关键属性（已有）ERP-MDMERP-MM,生产运维(PMS),项目管理系统,ERP-FICO,物资管理物资部物料号物料描述物料类型物料类型描述基本计量单位重量单位行业领域物料组物料冻结产品组仓库编码仓储类型批次管理销售组织分销渠道物料统计组物料定价组项目类别组工厂库存地点可用性检查仓位最大容量（最大重量和总容量）期间标识评估范围上期的评价分类上年的评价分类评估类别评估类项目库存评估分类价格控制移动平均价库存出库仓储区标识库存入库仓位利润中心MRP组MRP类型MRP控制者批量大小再订货点最小批量大小最大批量大小最大库存水平采购类型特殊采购类型计划交货时间计划边际码安全库存关键属性（需要增加）…需要由业务部门提出关键属性需求*主数据(MasterData)–指系统间共享数据(例如，客户、供应商、账户和组织部门相关数据)。与记录业务活动,波动较大的事务数据相比,主数据变化缓慢2A物资数据现状梳理12要素数据定义–模版(2/2)关键属性表示方法的规范物料类型物料组描述物料描述物料号计量单位工厂描述……主要包括：SMEPC设备、SMEPC原材料、SMEPC设备配件、SMEPC五金材料备件、SMEPC工具、SMEPC计量仪表、SMEPC变电线路材料、SMEPC套件、SMEPC废品对于物料类型的进一步细分，如10kV电缆附件、35kV电流互感器、110kV电压互感器对于物料组中细分物料的具体参数描述，如“35kV干式变压器，35/10,20000kVA,自冷”代表物料的唯一12位数字编码，其中第一位数据代表物料类型，如“1”代表SMEPC设备205个计量单位，如英寸、平方英寸、立方英寸33个物资采购中财务独立核算部门，如XX公司本部、XX调度通信中心、上海市区供电公司本部……物资数据现状梳理2A13要素定义数据概念建模一般着眼于企业全局层面，即企业信息/数据模型：明确全企业信息/数据对象所在（包括产生与共享/引用）的业务板块/模块目标保证全企业内部操作系统或分析系统的共享数据的一致性业务/数据对象数据对象（包括主数据与事务数据）所在的数据源（产生该数据的功能模块）数据在功能模块间的引用关系输出主要业务对象/数据对象的定义输入数据概念建模2B业界最佳实践总结14要素数据概念建模–企业信息/数据模型–数据对象的源

资料来源：访谈；XX资料；小组分析

能力板块主数据事务型数据财务管理人力资源管理员工信息资产信息组织信息薪酬/福利信息考核信息现金信息折旧信息银行信息帐务信息岗位信息报销信息预算信息市场营销/客户服务项目建设和管理项目基本信息项目概预算信息项目进度信息XX运行维护客户资料/关系信息客户电量/电费信息抄表信息合同信息需求信息市场营销信息渠道信息XX计量信息产品/服务信息电费征收信息客户投诉/处理信息XX规划/资产管理XX负荷数据网架规划数据资产管理数据XX项目群数据物资/服务供应管理仓储主数据物资信息合同信息供货商信息订单信息招标信息XX采购XX信息合同信息XX提供商信息订单信息项目质量/安全信息抢修信息铭牌信息停付役信息继保整定信息巡视信息检修信息运行信息两票信息项目设计/工询信息项目可研/审批信息调度日志信息继保图纸信息设备台账信息XX结构(GIS)生产计划信息缺陷信息线损信息抢修车队信息采购申请信息结算信息XX计量装置管理XX计量装置信息XX计量装置维护信息XX计量装置更换信息供货商评估信息废旧物资信息2B主要业务与管控板块15要素数据概念建模–企业信息/数据模型–数据对象的引用/流向

资料来源：访谈，XX资料，小组分析

市场营销/客户服务客户资料/关系信息客户电量/电费信息抄表信息合同信息需求信息市场营销信息XX计量信息产品/服务信息客户投诉/处理信息XX采购XX信息合同信息XX提供商信息订单信息财务管理人力资源管理员工信息组织/岗位信息薪酬/福利信息考核信息岗位信息资产信息现金信息折旧信息银行信息帐务信息报销信息预算信息XX计量装置管理XX计量装置信息XX计量装置维护信息XX计量装置更换信息项目建设和管理项目基本信息项目概预算信息XX运行维护XX规划/资产管理XX负荷数据网架规划数据资产管理数据XX项目群数据项目质量/安全信息抢修信息铭牌信息停付役信息继保整定信息巡视信息检修信息运行信息两票信息项目设计/工询信息项目可研/审批信息调度日志信息继保图纸信息设备台账信息XX结构(GIS)生产计划信息缺陷信息线损信息抢修车队信息项目进度信息物资/服务供应管理仓储主数据物资信息招标信息采购申请信息结算信息合同信息供货商信息订单信息电费征收信息渠道信息废旧物资信息供货商评估信息举例2B市场营销/客户服务业务板块的数据对象数据共享能力板块主数据事务型数据16要素逻辑数据模型逻辑实体-关系模型描述了系统设计师对信息的设计视点逻辑实体-关系模型仅包括范式化的实体。为了实现逻辑数据模型的范式化，必须填写所有要实施的属性，且这些属性的界定必须是按照其域或者逻辑数据类型（如，字符、数字、日期、图片等）逻辑数据模型要求有一个完整的主键方案或者候选关键字，从而来识别其在各实体中每次的出现。由于很多实体都可以选择主键，逻辑模型表述了主键当前的选择。外关键字主键的生成可能是隐含或非隐含的由于关系存储无法支持多对多的概念，逻辑数据模型可通过多个关联实体，解决了所有多对对的关系，这就要求获得独立的主键以及其它的属性ER图是逻辑数据模型在结构分析中常用的工具逻辑数据模型举例(ARIS)销售能力板块2C客户细分地址客户重要客户普通客户客户拥有一个地址业界最佳实践总结17要素物理数据模型物理数据模型指的是单个逻辑数据模型如何在特定的数据库管理系统中实施，即与所实施的数据库管理产品系统紧密相关（如，Sybase,Oracle,Informix等）物理数据模型详述了实施细节，如，某个产品或版本的特征以及该数据库的配置方案。这些包括指数构建、替代键说明、参考完整性模式（陈述式或程序式）以及物理存储对象，如，表空间物理数据模型举例

(BarkerER-Dnotation)#CUST_NO:integerCUST_SOCIAL_SECURITY_NO:char(10)CUST_FIRST_NAME:char(20)CUST_SURNAME:char(20)CUST_SALUTATION:char(5)CUST_PHONE_NO:char(20)T客户#CUST_NO:integer#ADDR_ID:integerADDR_USAGE_CODE:char(2)T客户_地址#ADDR_ID:integerADDR_STREETchar(40)ADDR_CITY:char(20)ADDR_ZIP:char(20)ADDR_STATE_CODE:char(2)ADDR_COUNTRY_CODE:char(3)T地址2D业界最佳实践总结18要素数据使用者建模2E定义按照组织/部门内业务角色共同的活动模式与信息需求，制定数据用户的角色、及对于数据的操作权限目标按照不同角色对对象和属性级别的存取权进行清楚定义，保证数据的安全性与数据质量控制针对不同数据对象，各使用者/角色的操作权限/任务，即CRUD模型C:Create（数据产生/建立）R:Read/Retrieve（数据读取）U:Update（数据更新）D:Delete（数据删除）输出数据对象、使用者/角色（及其所需的业务操作/数据操作能力）输入业界最佳实践总结19要素数据使用者模型举例–项目物资数据举例项目物资数据相关业务部门物质主数据物质描述…供货商信息名称…采购申请信息工程名称…订单信息采购单价…合同信息供货商…招标信息中标供货商…仓储主数据仓储物质类别…供应商评估信息后评估…结算信息发票…废旧物资信息报废物质…物资部CUDRCUDRRCUDRCUDRCUDRCUDRCUDRCUDRCUDR基建部CUDRRRRRRRRU营销部CUDRRRRRRRR生技部RRRRURURU财务部RRRCUDRRU保证信息安全

(私密性、完整性、问责制)自动简化存取权管理，自动为用户降低成本保证以角色岗位为基础的个人化数据存取和展示，而不是针对具体人员C代表创建U代表更新D代表删除R代表读取建模的原则下一步要针对部门的岗位对于进一步细化的数据对象的权限进行设定2E简化版项目物资数据现状梳理20要素数据生命周期管理可以确保安全、合规且高效的

数据存储数据存储的安全性与规范化明确备份和恢复要求、保护可保留内容/数据不被删除/操纵，从而确保信息安全、监管合规和业务的延续根据数据生命周期价值、存取频率和要求进行高效率的数据存储持续、自动将数据转移到更低成本/性能的存储媒介上，因为存取频率和存取性能方面的要求随着数据的生命周期有所下降推动分层的存储策略缺乏数据生命周期管理的问题被清理数据存取频率/存取速度要求时间高峰使用创建存档后仅用于参照按监管要求存档高端或中层磁盘（如光纤通道磁盘阵列）低端磁存储，ATA磁带或光纤存储40%40%20%100TB环境存储层次高端中层低端10.6获得成本(百万美元)25%25%50%7.7不重要的内容/数据存储在昂贵高端的存储器上，直到出现容量制约问题管理员人工进行无用内容/数据的确定、人工提取并将之移到低端存储器上大规模的数据迁移通常都需要关闭应用系统（通常需要一晚上时间）…数据生命周期管理的目标2F业界最佳实践总结21要素数据治理KPI的设定主要参考以下几个维度完整度所有必需记录和必需值都记录且可以使用合规度类型、精确度、格式、代码、数据范围等按所需格式存储准确度数据反映了现实的情况一致度同一数据对象/属性不存在相互冲突的事实持续度当前和历史数据处于非重叠和连续状态及时度数据实效性满足用户要求可达度可在适当的时间访问每个记录安全度只有预定义用户可以访问数据精确度衡量案例数据库包含100个记录，每个记录包含12个字段12个字段（总共1,200个字段）都有错可以衡量不精确性字段级精确度错误字段数字段数=1–=1–121,200=99%记录级精确度=1–错误记录数记录数=1–12100=88%2G业界最佳实践总结22数据治理主要包括以下9大核心流程服务数据日常管理服务数据建模服务4.管理数据模型与架构5.管理数据性能与容量6.管理数据可用性7.管理数据备份与恢复8.管理数据持续性9.管理数据安全性数据建模师/架构师

数据库管理员IT部门重点数据督导服务1.定义数据对象2.保证数据质量3.制定与管理数据SLA数据督导业务部门重点角色主要流程3流程业界最佳实践总结IIIIIIV23流程数据治理流程设计在各角色中的职责分工表R：义务，有义务积极参与并尽力支持A：责任，对最终结果负全责C：顾问，有特长对特定领域特定决策提出建议I：告知，受到结果的影响，需要被通知，但不必参与到具体工作过程中RR1.定义数据对象2.监控与审核数据质量5.管理数据性能与容量I6.管理数据可用性I8.管理数据持续性I7.管理数据备份与恢复9.管理数据安全性IIAACCCCCCCCCCCCICIICI4.管理数据模型与架构IRAIRIIAIIAIIAIIAIIAI33.制定与管理数据SLAICIIAR数据督导团队数据建模/架构团队数据库管理团队企业级数据督导能力板块级数据督导+督导助理系统/项目级数据建模师企业级数据库管理员系统/项目级数据物理建模师企业级数据建模师/架构师IIIIIIV24附件数据治理角色的工作指导原则数据治理流程最佳实践

数据治理的管理节奏（会议）25角色数据督导工作的主要指导原则(1/2)1分类数据需要依据应用水平需求的不同进行分类各类都应有数据保护程序，加强物理和/或逻辑控制，确保合适的存储、存取、处理和管理监督能力板块级督导负责数据类别的界定和分类变更行动指导原则质量保证从数据源向企业数据库录入数据应符合数据质量控制规范各数据源应在高质量数据的供应和交付频率方面有所规定应定期测试样本数据，依照已定义的质量保证程序验证其完整性和逻辑属性内外部分发能力板块级数据督导应负责定义其数据域内各企业数据元素的分发范围和媒介业界最佳实践总结26角色数据督导工作的主要指导原则(2/2)1存取及使用存取规定应符合系统存取控制的ISO17799要求除了安全功能外，还安装专用工具控制数据的存取和使用企业数据的存取和使用应在记录文件中记录用于审计目的能力板块级数据督导负责使用系统化的审计程序验证数据元素的存取和使用是否合适，并对此类程序的结果进行报告指导原则业务流程对照及SLA能力板块级数据督导负责记录并持续更新企业数据元素和业务流程之间的对照情况，确保对照是完全彻底的各业务流程应定义、记录并持续更新SLA，确保企业数据元素的供应数据增值数据督导应负责评价、记录并更新企业数据元素的价值，具体指与操作流程中与效率提升有关的和/或对业务流程之有效影响有关的价值数据督导应鼓励将企业数据用于战略目的，同时通过对企业数据的竞争性使用营造价值创造的企业文化业界最佳实践总结27角色数据建模师工作的主要指导原则结构与关系应使用实体关系模型（ERM）将企业数据分为实体、类、属性、键、域、关系基数性和关系成员资格应使用计算机辅助软件设计工具设计、记录、模拟和不断更新企业数据逻辑模型指导原则逻辑属性应使用基于提议和归纳逻辑的正式语言为属性、实体和关系上下文指定逻辑规则逻辑规则应与验证计划相关，将根据企业数据管理委员会批准的具体步骤对这些计划进行分类应用交叉引用企业数据应与应用系统联系在一起，并对这些交叉引用进行分类应用架构将使用企业架构工具管理，它们可以简化这些交叉引用的记录和更新操作扩展每项新的开发或完成维护应对照企业数据模型确认其数据要求新的数据元素应由企业数据管理委员会确定企业数据分类新的企业数据元素应相应地建模、记录、模拟并集成到实际企业数据模型1业界最佳实践总结28角色数据库管理员工作的主要指导原则(1/3)物理实现与标准化物理设计应遵循企业数据逻辑设计只要性能行为符合SLA，物理设计就应当遵循第三方正规形式应使用工具设计和记录物理设计只能使用行业标准RDBMS创建、测试和操作数据指导原则完整性与验证应实施验证步骤以满足逻辑属性需求应使用相关工具开发、记录、分类、测试和制作验证步骤可用性、性能与容量企业数据元素应符合SLA设定过程中正式定义和记录的可用性和性能要求数据库管理员应提交定期报告，衡量可用性和性能合规性数据库管理员应跟踪、汇报和规划存储容量以符合既定SLA恢复与存档应根据各个企业数据元素定义和记录具体的恢复步骤，确立频率、存储介质、备份周期和恢复时间包含持久值的各个企业数据元素应与存档规范、恢复步骤和处置规则相关联数据库管理员应提交定期报告，衡量恢复就绪性、恢复SLA合规性和存档状态1业界最佳实践总结29角色数据库管理员工作的主要指导原则(2/3)业务持续性企业数据管理委员会应批准正式应急计划（出现灾难性事件时执行）、SLA（用于恢复业务）、备用IT基础结构（用于托管应急流程）和持续流程（出现应急事件时用于保留企业数据）数据库管理员应执行系统流程确保正确的业务持续性，执行模拟举措以衡量就绪性数据库管理员应提交定期报告，衡量业务持续性业绩指标安全与用户

视图遵循系统访问控制ISO17799，尤其是数据访问方面数据安全性将依赖于DBMS满足所有企业数据安全性要求；否则，需安装专用工具，结合DBMS安全功能控制数据访问与使用跟踪访问情况、使用日志记录并对这类文件执行定期审计数据库管理员应定期执行安全保证步骤并汇报结果如果检测到违反安全规定，将启动保护步骤每个用户对企业数据元素应具备访问和更新权限。反之，每个企业数据元素应将用户列表与访问及更新权限关联在一起数据库管理员应根据域数据督导访问决定保持用户视图和访问/更新权限1指导原则业界最佳实践总结30角色数据库管理员工作的主要指导原则(3/3)隐私客户应理解客户信息保密以及正确使用这类信息的重要性只有经过客户信息正确处理培训的授权员工或承包商可以访问这些信息。违反隐私承诺的员工将通过正式的纪律流程进行处罚客户信息不可泄露给任何外部组织，除非事先在声明或协议中告知客户、得到客户授权或遵循法律法规要求为满足法规规范，允许与官员、法规机构及其他运营商交换客户数据应保持客户文件的完整性、最新性和精确性。应告知客户如何/从哪里能轻松访问他们的帐户信息（法律禁止的情况除外）以及如何报告错误（将立即纠正）处置处置企业数据元素应遵循一个正式步骤，它可能需要得到域数据督导和/或指导委员会的批准处置企业数据元素应保持安全信息并保护个人信息包含在记录中的个人（客户与员工）的隐私1指导原则业界最佳实践总结31附件数据治理角色的工作指导原则数据治理流程最佳实践

数据治理的管理节奏（会议）32流程流程1：定义数据对象目标：定义数据对象，并传达数据相关价值范围：这个流程从理解数据对业务部门的价值开始。流程以向业务部门发布数据分类/定义作为结束工作：定义和构建数据价值管理系统采集价值信息确定并解释数据价值传达数据价值输入：业务能力架构各个能力板块/模块的数据需求各类数据的业务价值控制：行业趋势业务部门战略业务操作实际需求输出：数据的分类数据的定义衡量标准：数据分类与定义的广度与对业务的契合度业界最佳实践总结33流程流程2：保证数据质量目标：确保存储在物理设备中的数据符合完整性、逻辑限制、业务规则范围：这个流程从评估目前质量级别以及实现既定数据质量级别的计划开始。整理完现有数据后，质量管理可侧重于增量更新数据。系统的质量审计计划将确保达成一致的数据质量级别。这个流程以实现目前数据质量级别的报告作为结束。工作：评估数据质量级别评估源数据质量并提出数据质量修复建议为数据批量整理制定计划借助专门工具执行数据质量整理计划在源处及增量数据更新工作中应用数据质量步骤执行数据质量审计衡量并汇报实现的数据质量级别输入：企业数据逻辑模型和IT组件关系企业数据物理模型和数据库业务规则完整性规范控制：数据质量级别目标数据质量能力输出：数据质量策略与步骤数据质量评估数据质量系统计划数据质量响应与问题通知数据质量审计报告衡量标准：质量程度业界最佳实践总结34流程流程3：制定与管理数据SLA目标：确保将应用和业务流程目标转换为服务水平目标，后者可由操作企业数据库的数据库管理员实现并衡量范围：

这个流程首先评估策略、服务能力以及必要的要求声明的相关目标。流程结束时生成报告，表明所提供服务的结果。这个流程包括协商服务承诺、记录和传达目标与承诺、保持提供承诺声明以及汇报目标实现情况与例外情况工作：定义服务水平标准：根据应用和业务流程要求以及技术/服务能力设定期望值确定特定要求的服务水平：标准的协商变动、获得协议以及记录所承诺的服务监视服务水平：分析衡量标准与承诺评估和汇报服务水平实现情况，找出结果中的重要趋势输入：服务交付计划服务与解决能力服务要求跟踪服务水平实现情况的衡量标准控制：系统检查衡量标准输出：服务水平协议和承诺服务水平实现情况与趋势的声明服务承诺的例外情况声明衡量标准：根据服务目标衡量出的成果服务交付过程中找出的趋势要求与所交付服务的匹配情况业界最佳实践总结35流程流程4：管理数据模型与架构目标：提供企业数据元素在以下方面的精确信息：如何按照ERM和逻辑规范（企业数据逻辑设计）构造它们的结构，数据元素的分类，与物理数据库、应用架构及业务流程的关系以及它们对客户的内在价值范围：

这个流程首先包含新的企业数据元素以及它们与其他IT组件的所有关系。处置某个数据元素时，流程结束流程包括：逻辑数据建模与物理数据库、应用架构及定义SLA要求的业务流程的交叉引用当新的IT组件出现/消失时，更新属性和关系当处置某个数据元素时，重新排列企业数据逻辑数据和关系工作：为企业数据元素建模定义企业数据元素分类定义与物理数据库的交叉引用定义与应用的交叉引用定义与业务流程的交叉引用确立SLA查询企业数据逻辑模型和交叉引用更新企业数据逻辑模型和交叉引用处置企业数据元素并重组企业数据逻辑模型和交叉引用输入：企业数据元素物理数据库应用业务流程控制：样本完整性以及数据库中检查企业数据逻辑模型规范与物理数据库之间的一致性的逻辑限制企业数据逻辑模型与IT组件之间的样本关系输出：企业数据逻辑模型企业数据元素分类与应用架构的交叉引用与业务流程的交叉引用企业数据SLA衡量标准：数据完整性与逻辑限制的数据库精确性与IT组件关系的精确性业界最佳实践总结36流程流程5：管理数据性能与容量目标：确保数据资源得到有效、高效的使用，同时实现服务水平承诺范围：这个流程从数据服务要求、数据组件容量以及旨在满足期望值的设计/部署开始。应衡量可能通过数据容量限制、数据库访问响应时间、请求排队或任何其他技术产生可变延迟的所有组件流程结束时创建并部署分析与采集能力、传达性能结果。流程包括：与使用情况、响应时间、容量相关的所有衡量标准满足性能服务目标的规划工作确定和获得性能衡量与分析能力工作：规划数据性能和数据容量管理将应用和业务流程要求转换为数据性能和容量标准采集数据性能和容量衡量标准接收要整合的操作信息监视和分析数据性能和容量以支持数据要求规划和启动调整行动对数据性能或容量问题作出回应以提高相关性能制定数据容量计划，将应用和业务流程要求转换为数据资源需求传达和汇报数据性能及容量结果输入：数据操作信息解决方案设计，尤其是数据性能和容量规范（涵盖最初和未来预测）数据工作量增长预测尚未解决的数据性能问题控制：数据可用性步骤与建议数据配置信息数据服务水平目标输出：数据容量计划变更请求数据性能与容量衡量报告数据问题通知与状态衡量标准：可用数据容量与所需数据容量数据响应时间与瓶颈数据吞吐量数据利用率与数据性能/容量相关且尚未解决的问题业界最佳实践总结37流程流程6：管理数据可用性目标：确保数据可用于应用和业务流程范围：这个流程从确定应用和业务流程要求以及设计数据解决方案转向满足数据可用性目标和侧重于提高可用性的计划传达。流程包括应用和业务流程的所有可用性承诺中的因子分解、确定管理备份/恢复和持续性的数据要求、分析确定成功与否的数据可用性相关衡量标准，以及确定侧重点的改善方法和建议工作：定义数据可用性计划，它说明了目标以及如何实现它们通过采集操作数据以及需要分析的其他数据，跟踪数据可用性分析和汇报数据可用性提出改善数据可用性的建议行动和实施方法输入：数据操作信息解决方案设计恢复通知问题解决状态控制：数据配置信息数据服务水平目标输出：数据可用性计划数据可用性中的结果与趋势数据问题通知与状态衡量标准：实现数据可用性目标停机时间与中断数据可用性趋势不可用性趋势业界最佳实践总结38流程流程7：管理数据备份与恢复目标：提供实现目标所需的恢复能力。确保关键企业数据的完整性以及日常操作和灾难情况下的可用性。未雨绸缪。为改善今后的恢复情况对设计形成影响范围：这个流程从确定备份与恢复需求开始，以资源得到恢复并且生成恢复准备和工作报告作为结束。备份/恢复流程包括所有技术和站点。该流程包括应用和系统备份与恢复的准备与执行工作：确定硬件、软件、人员、数据、业务功能和应用的备份/恢复要求制定备份/恢复计划和步骤并进行测试以具体的恢复和持续性目的为基础执行备份执行恢复，支持经常出