数据治理：理论与医院实践探索

"数据治理的理解和实践（关旭婉玉）1" 数据治理是现代企业和组织，尤其是医疗信息系统中至关重要的组成部分。它涉及到对数据资产管理的权力和控制，确保数据的质量、合规性和业务价值。国际数据管理协会（DAMA）、国际数据治理研究所（DGI）以及我国电子工业标准化技术体系会的信息技术服务分会（ITSS）都有各自对数据治理的定义，尽管有所不同，但核心都是关于数据的决策制定、管理活动、风险控制和绩效监督。 数据治理不仅仅是数据管理的延伸，更是一个综合性的管理体系。它超越了IT治理的范畴，关注的是可记录的数据，而非单纯的IT系统和基础设施。数据治理旨在建立一个逻辑网状的体系，从源头解决问题，而非孤立地解决单个问题。其重点在于设立体系化的流程，明确权责划分，强调高层的参与，实现自上而下的流程管理。 在医疗信息系统中，数据治理的工作主要包括以下几个方面： 1. 建立数据标准：确定基础数据的标准，分为标准数据、扩展标准和自定义标准，以满足不同场景的需求。 2. 数据标准化管理：提供初始的标准化数据，并进行全生命周期的动态管理，确保数据在整个信息系统中的一致性。 3. 建立有效的管理机制：这包括数据质量的监控和提升，数据安全的保障，以及数据交换和分析的合规性。 4. 决策支持：通过对信息利益相关者的需要进行评估，确保数据治理能够有效地支持业务决策，同时监督合规性和绩效。 5. 风险管理：识别和管理数据资源及其应用过程中的风险，确保数据治理的合规性和安全性。 6. 组织协作：数据治理的成功实施需要业务部门、职能部门和IT部门之间的紧密协作，共同推动决策的制定和执行。 东软集团股份有限公司在医疗领域的数据治理实践中，可能涉及到了制定相应的策略和框架，构建数据治理团队，实施数据质量管理工具，以及建立数据治理的度量和审计机制，以促进数据的高效利用和业务创新。 总结来说，数据治理是企业数据资产的守护者，通过标准化、规范化和系统化的方法，确保数据的质量、安全和价值，从而驱动业务的健康发展。在医疗行业，数据治理尤为重要，因为它直接影响到医疗服务的质量、患者的安全以及医疗决策的准确性。