DCMM数据管理成熟度之数据治理-数据治理沟通

标准原文

1 概述

数据治理沟通旨在确保组织内全部利益相关者都能及时了解相关政策、标准、流程、角色、职责、计划的最新情况,开展数据管理和应用相关的培训,掌握数据管理相关的知识和技能。数据治理沟通旨在建立与提升跨部门及部门内部数据管理能力,提升数据资产意识,构建数据文化。

2 过程描述

过程描述如下:

a) 沟通路径,明确数据管理和应用的利益相关者,分析各方的诉求,了解沟通的重点内容;

b) 沟通计划,建立定期或不定期沟通计划,并在利益相关者之间达成共识;

c) 沟通执行,按照沟通计划安排实施具体沟通活动,同时对沟通情况记录;

d) 问题协商机制,包括引入高层管理者等方式,以解决分歧;

e) 建立沟通渠道,在组织内部明确沟通的主要渠道,例如邮件、文件、网站、自媒体、研讨会等;

f) 制定培训宣贯计划,根据组织人员和业务发展的需要,制定相关的培训宣贯计划;

g) 开展培训,根据培训计划的要求,定期开展相关培训。

3 过程目标

过程目标如下:

a) 沟通保障数据管理和数据应用活动的信息能被相关人员及时获知并理解;

b) 及时发布影响数据管理和数据应用的监管合规性指导文件;

c) 建立利益相关者参与数据治理沟通的机制;

d) 加强组织人员对于数据相关制度、组织、标准的理解。

4 能力等级标准

能力等级标准如下:

a) 第1级:初始级

1) 在项目内沟通活动的实施和管理;

b) 第2级:受管理级

1) 在单个数据职能域,定义跨部门的数据管理相关的沟通计划,并在利益相关者间达成一致,按计划推动活动开展;

2) 数据管理的相关政策、标准纳入沟通范围,并根据反馈进行更新;

3) 根据需要在组织内部开展了相关培训;

4) 根据需要整理数据工作综合报告,汇总组织内部阶段发展情况。

c) 第3级:稳健级

1) 建立组织级的沟通机制,明确不同数据管理活动的沟通路径,满足沟通升级或变更管理要求,在组织范围内发布并监督执行;

2) 识别了数据工作的利益相关者,明确了各自诉求,制定并审批了相关沟通计划和培训计划;

3) 明确了组织内部沟通宣贯方式,定期发布组织内外部的发展情况;

4) 定期开展数据相关的培训工作,提升人员的能力;

5) 数据管理的相关政策、方法、规范在组织范围内进行沟通,覆盖大多数数据管理和数据应用相关部门,并根据反馈更新;

6) 明确数据工作综合报告的内容组成,定期发布组织的数据工作综合报告。

d) 第4级:量化管理级

1) 建立与外部组织的沟通机制,扩大沟通范围;

2) 收集并整理了行业内外部数据管理相关案例,包括最佳实践、经验总结,并定期发布;

3) 组织人员了解数据管理与应用的业务价值,全员认同数据是组织的重要资产。

e) 第5级:优化级

1) 通过数据治理沟通,建立了良好的企业数据文化,促进了数据在内外部的应用;

2) 在业界分享最佳实践,成为行业标杆。

标准解释

数据治理沟通非常重要，它涉及确保组织内所有利益相关者都能够及时了解与数据治理相关的政策、标准、流程、角色、职责以及计划的最新情况。通过数据治理沟通，组织可以实现以下几个目标：

信息传递与共享：数据治理沟通帮助确保组织内部的所有部门和人员都能了解数据治理的核心概念、原则和操作方法。这有助于消除信息孤立，确保信息在组织内得以流通和共享。

标准化与合规性：通过数据治理沟通，可以将组织的数据管理政策、标准和流程传达给所有相关人员，从而确保数据的管理与使用符合内部和外部的法规、合规要求。

角色与职责明确：数据治理沟通有助于明确各个岗位和部门在数据治理中的角色和职责。这有助于避免重复工作，减少混淆，并促进跨部门的协作。

培训与知识传递：数据治理沟通可以包括数据管理和应用相关的培训，以确保所有人都能掌握必要的数据管理知识和技能。这有助于提升整个组织的数据素养。

数据资产价值认知：通过数据治理沟通，组织可以提高员工对数据资产价值的认知，从而促进更好的数据资产管理和最大化数据价值的实现。

建立数据文化：数据治理沟通是构建数据文化的关键一步。通过在整个组织内传播数据管理的重要性和实践方法，可以促使每个人都将数据纳入其工作流程和决策中。

总之，数据治理沟通是确保数据管理有效性和组织内部协作的关键组成部分。通过适当的沟通策略和渠道，组织可以建立一个更加有序和高效的数据管理环境，从而推动业务增长和创新。

审核文件

《培训计划》

《培训记录》

《需求分析》

《项目实施方案》

《项目周报月报》

两化融合、DCMM、CMMM合作交流

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