数据治理DAMA-CDGA：变革、框架与目标解析

数据治理DAMA-CDGA是一个专注于数据管理和数字化转型的重要概念，它强调变革的紧迫性与实施策略。在面临诸如监管变化（A）、业务需求更新（如一线人员对APP界面的需求C）以及技术进步（如Oracle数据库新功能B）时，数据管理的变革显得尤为必要。 变革大师Bridges的变革理论分为三个阶段：首先是旧模式的结束期（即淘汰或调整阶段），接着是新旧模式之间的过渡阶段（新旧相持阶段），最后是全新的开始阶段（引入新实践和结构）。选项B的描述符合这一顺序。 DAMA-DMBOK（Data Management Body of Knowledge）提供了一套全面的数据管理框架，其中包含几个关键元素。环境因素六边形用来描绘数据管理环境中六个核心要素：角色和职责（D，通常包括数据管理团队的角色）、活动、工具、组织文化和方法论、组织结构和技术能力，以及最终的交付成果。 知识领域语境关系图则更为详细，它涵盖了知识领域的各个方面，包括定义、目标、业务驱动因素（如市场需求）、技术驱动因素、输入（如数据源）、活动流程、产出物（交付成果）、相关方（供给者、参与者和消费者）、执行方法和工具，以及度量指标，以便于理解和管理。选项D最全面地描述了这一图谱。 在DAMA-DMBOK中，数据治理与数据管理的关系被明确界定。数据治理（A、B）并非一次性任务，而是嵌入到数据管理的整个生命周期中，它处于核心地位，指导和监督数据管理的各个职能（如规划、设计、执行和监控），确保数据价值最大化。选项C中提到的一次性工作是错误的理解。 数据治理的目标在于通过有效的策略和流程，使组织能够视数据为资产进行管理。实现这一目标的过程应具备以下特性：战略制定（规划）、政策和程序的制定与执行（控制）、数据质量和合规性管理（开发和运营），以及持续改进和衡量效果（度量指标）。选项A没有提及战略制定，因此不属于数据治理过程的特性。