dama0103第1章 数据管理第2章 数据处理伦理第3章 数据治理

第1章 数据管理

1.数据管理的定义：是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程。

2.数据管理目标：1）理解并支撑企业机器利益相关方的信息需求得到满足。
2）获取、存储、保护数据和确保数据资产的完整性 3）确保数据和信息的质量
4）确保利益相关方的数据隐私和保密性

5）防止数据和信息未经授权或被不当访问、操作及使用

6）确保数据能有效地服务于企业增值的目标

3.数据管理原则：1）数据是有独特属性的资产 2）数据的价值可以用经济术语来表示
3）管理数据意味着对数据的质量管理 4）管理数据需要元数据 5）数据管理需要规划
6）数据管理须驱动信息技术决策 7）数据管理是跨职能的工作
8）数据管理需要企业级视角 9）数据管理需要多角度思考
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
11）数据管理需要纳入与数据相关的风险 12）有效的数据管理需要领导层承担责任
4.数据管理对数据生命周期的关注的几个重要影响：
1）创建和使用是数据生命周期中的关键点 2）数据质量管理必须贯穿整个数据生命周期
3）元数据质量管理必须贯穿整个数据生命周期 4）数据管理还包括确保数据安全，并降低与数据相关的风
险 5）数据管理工作应聚焦于关键数据
5.如何评估数据的价值：
1）获取和存储数据的成本 2）如果丢失 更换数据需要的成本 3）数据丢失对组织的影响
4）风险缓解成本和与数据相关的潜在风险成本 5）改进数据的成本
6）高质量数据的优势 7）竞争对手为数据付出的费用 8）数据潜在的销售价格
9）创新性应用数据的预期收入
6.数据管理可交付成果：1）数据管理章程 2）数据管理范围声明 3）数据管理实施路线图
7.战略一致性模型 4 个基本领域：业务战略、IT 战略、组织和流程以及信息系统。
8.DAMA-DMBOK 框架包括：1）DAMA 车轮图 2）环境因素六边形图 3）知识领域语境关系图
其中车轮图定义了数据管理知识领域，数据治理是数据管理的一部分，并且在中心位置。
9.数据管理战略的组成应包括：
1）令人信服的数据管理愿景 2）数据管理的商业案例总结

3）指导原则、价值观和管理观点4）数据管理的使命和长期目标

5）数据管理成功的建议措施 6）符合 SMART 原则的短期数据管理计划目标

7）对数据管理角色和组织的描述，以及对其职责和决策权的总结

8）数据管理程序组件和初始化任务 9）具体明确范围的优先工作计划 10）一份包含项目和行动任务的实施路线图草案

第2章 数据处理伦理

1.数据处理伦理的定义：
数据处理伦理是指如何以符合伦理准则的方式获取、存储、管理、使用和销毁数据。
2.数据处理伦理集中在几个核心概念上：
1）对人的影响，保证其质量和可靠性
2）滥用的可能，滥用数据会对人和组织造成负面影响，需要伦理准则来防止数据被滥用。
3）数据的经济价值，需要规定数据所有权，即谁可以去使用数据及如何使用数据。
3.数据处理伦理的目标：
1）定义组织中数据处理的伦理规范
2）教导员工不正当处理数据会产生的企业风险
3）改变或渗透数据处理行为文化
4）监管、度量、监控和调整组织伦理准则行为
4.数据处理伦理的准则：
1）尊重他人，尊重个人尊严和自主权

2）行善原则，第一不伤害；第二将利益最大化、伤
害最小化 3）公正，待人公平和公正
5.数据处理伦理遵循的四大支柱：
1）面向未来的数据处理条例、尊重隐私权和数据保护权利 2）确定个人信息处理的责任人
3）数据处理产品及服务设计及工程过程中的隐私意识 4）增加个人的自主权
6.数据隐私法背后的原则：
1）GDPR 准则（欧盟通用数据保护条例）
2）PIPEDA（个人信息保护及电子文件法）
3）美国联邦贸易委员会（FTC）公平信息处理原则
7.在线数据的伦理环境：
1）数据所有权 2）被遗忘的权力 3）身份 4）在线言论自由
8.违背伦理进行数据处理的风险：
1、时机选择 2、可视化误导 3、定义不清晰或无效的比较
4、偏见 5、转换和集成数据 6、数据的混淆和修订
9.如何建立数据伦理文化：
1、评审现有数据处理方法 2、识别原则、实践和风险因素
3、制定合乎伦理的数据处理策略和路线图 4、采用对社会负责的伦理风险模型

第3章 数据治理

1.数据治理最常见的因素：（聚焦于减少风险和改进流程）

1）法规遵从性 2）高级分析师、数据科学家的迅猛发展 3）其他业务信息化管理需求
2.数据治理程序包括：1）可持续发展 2）嵌入式 3）可度量
3.数据治理的原则：①领导力和战略②业务驱动③共担责任④多层面⑤基于框架⑥原则导向
4.数据治理：保证数据中被管理的。数据管理：管理数据以达到既定目标。
5.数据治理组织：①立法职能（定义策略、标准和企业架构）
②司法职能（问题管理和升级）③执行职能（保护和服务、管理责任）
6.数据资产评估度量方式：①替换成本②市场价值③发现商机④售卖数据⑤风险成本
风险成本包括：①缺少必需的数据②存在不应留存的数据③除上述外，包括数据不正确造成
客户、公司财务和声誉受损④风险下降或者风险成本的下降
7.执行就绪评估典型的评估包括：1）数据管理成熟度评估
2）变革能力评估 3）协作准备评估 4）与业务保持一致
8.制定数据治理战略交付物：①章程②运营框架和职责③实施路线图④为成功运营制定计划
9.定义数据治理运营框架需要考虑：①数据对组织的价值②业务模式③文化因素④监管影响
10.实施数据治理制定业务术语表的目标：
1）对核心业务概念和术语有共同的理解（共同目标）
2）降低由于对业务概念理解不一致而导致数据误使用的风险（降低风险）
3）改进技术资产（包括技术命名规范）与业务组织之间的一致性（一致性）
4）最大限度地提高搜索能力，并能够获得记录在案的组织知识。（提高可搜索能力）
11.工具线上应用/网站包括：
1）数据治理战略和项目章程 2）数据制度和数据标准 3）数据管理制度的角色和职责说明
4）数据治理相关新闻公告 5）指向相关数据治理社区论坛的链接 6）指向相关数据治理主
题执行进展的链接 7）数据质量测试报告 8）问题识别和上报的规程 9）请求服务或获取问
题的入口 10）相关在线资源的描述和链接、演示文档和培训计划 11）数据管理实施路线图
12.工具业务术语表包括：大型 ERP 系统、数据集成工具、元数据管理工具
13.度量指标包括：1）价值：①对业务目标的贡献②风险的效率③运营效率的提高
2）有效性：①目标的实现②扩展数据管理专员正在使用的相关工具③沟通的有效性④培训
的有效性⑤采纳变革的速度
3）可持续性：①制度和流程的执行情况②标准和规程的遵从情况