数据治理、企业架构和IT治理概念和实战辨析

2018-05-03 17:52 789 1
本文为转载:文章作者在企业数据架构、IT治理和管理以及大数据咨询和实施领域拥有近二十年的工作经验。

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自从大数据成为国家战略,国内各行业都在大数据应用方面厉兵秣马,虽然所处阶段不同,但几乎所有投身大数据建设的企业都开始意识到,大数据在企业中发挥“大作用”之前,数据治理是必经之路。鉴于数据治理已成为大数据落地的关键成功要素,用户和厂商有必要对这一工作领域进行充分的交流和探讨,了解数据治理的内涵和外延、事实和误区、传承和发展,从而帮助企业构建扎实的数据基础,形成行业普遍性的成功和生态的良性发展。因之,笔者从多年企业大数据咨询规划和实施实践经验出发,从一个侧面分享自身对于数据治理的理解,尝试为上述生态的沟通贡献微薄之力。

企业架构(EA,即Enterprise Architecture)、IT治理(IT Governance)和数据治理(Data Governance)是对企业信息化影响深刻的三个领域,三者各自独立成为体系,但是又相互交织。在数据治理广受关注的今天,由于企业架构、IT治理与其用词相近,同时又密切相关,给很多企业信息化人员带来了困惑。下面我们来辨析一下三个领域的本质和相互关联。

企业架构

EA就是解决企业信息系统架构合理性的问题


企业架构,是对真实世界企业的业务流程和IT设施的抽象描述,是把商业远景和战略转化成有效的企业系统的过程,简单的说,EA就是解决企业信息系统架构合理性的问题。那么所谓“架构”对一个企业而言到底意味着什么?笔者认为实际上“架构”描述的就是逻辑和关系。当前业界最常用的企业架构框架TOGAF把企业架构分为业务架构,应用架构,数据架构,技术架构四部分。

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企业架构TOGAF框架参考模型

业务架构体现企业从大到板块、小到最细粒度的流程环节之间的所有业务逻辑,业务架构牵引应用架构和数据架构。

从业务架构推演构建的应用架构体现实现业务逻辑的各个应用的定位、分工逻辑和衔接关系。

结合业务架构和应用架构可梳理出数据架构,包含数据模型和数据标准等,是从数据层面对业务逻辑的映射。企业级数据模型在应用和系统落地过程中会受到应用实现逻辑的影响,从而产生从企业级模型到应用级模型的定制化行为和差异化管理策略。

技术架构支撑应用实现和数据模型落地。在技术架构领域,当前主导思想是平台化和组件化。近年来的企业数字化转型和企业计算云化大趋势都对当前企业技术架构设计有深刻的影响。

EA框架中的应用、数据、技术架构三者上下传导衔接,恰恰也是企业IT治理中三项重点,信息化部门必须慎重设计和认真评审这三部分架构才能够有效实现对企业IT系统的全局管理。而EA中的数据架构包括了企业级数据模型的导出和企业级数据标准的定义,此二者属于数据治理的范畴,而且是企业数据管控体系中非常重要的两个环节。

IT治理

IT治理是企业治理的一部分,是通过明确IT决策归属和责任承担机制,确保IT促进企业发展,并管理与IT相关的风险。前面提到的企业架构实际上是企业IT治理的支柱之一。在IT治理的框架下,企业IT组织实施各项IT管理工作,除了上述企业架构管理外,还包括开发管理、测试管理、质量管理、版本管理、生产运行管理、安全管理等组成部分。IT治理的水平影响的是企业IT的质量,架构的质量、模型的质量、数据的质量,当然最终也影响业务的质量。

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企业治理与IT治理的关系

IT治理成为每个企业一把手不得不谈的问题

现代企业的IT团队长期面临业务和技术持续变革的双重挑战,又长期在系统现状和未来发展策略中纠结。传统的IT治理和管理机制和组织还没有运行健全,新的双模IT理念已然悄然兴起,互联网敏捷开发的冲击也接踵而来,近年来IT几乎是企业管理中的最活跃话题,IT治理也就成为每个企业一把手不得不谈的问题,因为在这一全社会关注的热点上,企业不迎头赶上、不发展求变的话,不仅仅意味着企业信息化的落后,更暗示着业务的落后、甚至是商业模式的过时。

笔者与许多企业的交流和咨询中目睹了国内企业IT组织和管理方式正在变革,例如开发测试运维的分离已经初步形成格局,但在对企业IT发展和运行的合理性和健康度有关键影响的多个环节,如整体治理结构构建、架构管控,完整的版本计划和策略,严格的环境管理,有效的需求控制优化和整合等方面,大多数企业还处于完全缺失的状态。长此以往,如果IT系统问题积重难返,可能不得不完全放弃现有架构、应用、甚至是基础设施,颠覆重构,对业务造成冲击,其后果是企业不敢想象和难以承受的。因此对于已经意识到自身在IT系统方面有一定程度旧债的企业,必须把重构IT管理组织体系和流程制度的IT治理提到议事日程,未雨绸缪才能高枕无忧。

数据治理

数据治理是IT治理与EA之间的重要纽带


数据管控与治理随着大数据概念的普及和企业领导的重视,被关注,但其实并不是一个新生事物,数据治理与企业架构和IT治理一直是伴生存在的。数据管控向上通过标准和模型以及数据架构承接EA中的数据架构部分,向下对接IT系统的实现,符合数据从业务到系统承上启下的特征,实际上也成为IT治理与EA之间的重要纽带。

数据治理水平在现实世界中受IT治理和企业架构成熟度的影响。数据架构的合理性源自于业务架构和应用架构的合理性,数据的有效性又被IT主导的系统建设的质量所决定。因此我们会看到数据治理被EA牵制,形成了如果不做EA梳理,不从业务流程梳理出发,数据治理可以做,但是存在业务天花板的问题;同样数据治理又被IT治理牵制,很多数据质量,数据有效性的问题不从IT设计、开发、测试、运行的规范化角度着手根本解决不了问题。以笔者多年做数据管控治理的实践看来,数据治理的流程和制度和IT治理的流程和制度是强耦合的,例如必须在原有IT制度中增加数据管控的规范性约束才是更加有效的制度。

一般而言,企业不会同时开展EA,IT治理和数据治理三个工程,启动这三个工程的企业大都面临不同程度的信息化效率和效用的危机,需要进行一定范围的IT整体重构。大部分企业采用的路线是持续性的局部优化,因此大多数情况下对这三者之间的协同并没有明确的要求,但由于三个概念的重叠,尤其是数据治理和IT治理流程和制度的强耦合,在我们的实际咨询工作中,经常需要帮助企业理解这些概念和工作的相互影响和相互渗透的逻辑关系,逐步把这种理解带到日常优化工作中并转化为行动,从而使各层级、各部分的数据治理和优化工作更加行之有效。

来源:领英
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