数据对电信运营商至关重要，然而目前国内运营商在数据的管理上暴露出了数据分散、缺乏共享、一致性差等问题，数据质量、数据安全问题也引起了越来越多的注意。数据管控是解决这些问题、打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升价值的有效途径。本文参照数据管控协会提出的管控框架，结合运营商的实际情况对构建数据管控体系的角度和内容进行了探讨。
数据管控暴露四大问题
数据是电信运营商运营过程中积累的宝贵财富。这些数据存在于操作环境和分析环境中，操作环境支撑基本的业务运作，分析环境在整合、提炼操作环境数据的基础上支撑企业的决策分析需求。
运营系统包括BSS中的CRM、综合计费账务、综合结算、综合采集等，OSS中的资源管理、服务保障、服务开通、专业综合网管等以及MSS中的ERP等等都位于操作环境。这些系统支撑基本业务运作，同时产生大量数据储存于相应的DBMS中。
分析环境中主要包括经营分析系统、决策支撑系统等。生产环境中的数据经过ETL的整合提炼后，在分析环境中形成分析型存储，成为企业分析决策的基础，有效的支撑分析型系统的运行。操作型系统之间的数据交互通过EAI完成，操作型系统和分析型系统之间还需要借助ETL。
近年来，为适应迅速变化的电信市场和竞争环境，电信企业不断建设各种面向特定应用或部门的决策分析系统。然而，这些系统是相对零散的、分立的，这些系统中的数据分散、缺乏共享，一致性差，反而制约着电信运营企业决策分析应用的进一步发展。其他的一些问题也逐渐暴露出来，包括如下四大问题。
一是缺乏统一数据视图。企业分散的数据难以依据其内在的逻辑关联成一个完整的数据源，难以建立全面、准确、完整的反应电信企业运营状况的单一数据视图。
二是数据质量问题。前台业务人员不关心数据质量，其控制未融入到业务流程中；企业缺乏规范的数据质量控制流程和考核机制，数据质量问题不能及时发现并解决。
三是数据规划薄弱。对数据采集、分布、流转及应用的规划存在不合理，部门间、省公司与集团公司间数据共享及协调机制不完善，未实现刚性落地。数据需求、数据质量、数据应用等问题的管理和解决分散在不同业务和技术部门，没有一个明确的组织对相关问题提供协调机制和统一的报告渠道，并跟踪解决数据相关问题。
四是数据安全问题。数据信息安全保护意识较薄弱，缺乏数据认责文化，没有规范合理的数据安全分级、用户授权机制。
为了解决这些问题，各运营商除了进行信息系统升级改造、数据清洗等努力，更是越来越注重数据管控的作用，纷纷提出了数据管控的要求，以打破信息孤岛，实现企业信息数据共享；应用域数据分离，实现数据从部门到企业的提升；建立数据转换为价值的体系，让数据发挥出企业核心资源的效用，实现数据的增值。
数据管控意义和框架
根据数据管控协会（DGI）的定义，数据管控（datagovernance，DG）是确定信息相关的过程中的决策权和责任制的一个体系，根据一个描绘了谁、在什么情境下、使用何种方法可以对哪些信息作出何种举措的一致认同的模型，对数据进行管理。
进行数据管控有助于管理人员更好的作出决策、减少运营性的冲突和摩擦、保护数据相关者的需求、训练员工和管理人员采用一致的数据访问、建立标准的，可重复的流程、保证流程的透明性等，是电信企业实现企业数据共享、业务支撑和价值提升的重要保障。
数据管控框架
根据DGI提出的数据管控框架，数据管控侧重三个方面，共计十个组件。三方面包括了规范、人员和组织以及流程。
首先是规范。如图1所示的DGI数据管控框架，规范包括图1DGI数据管控框架中的①使命，阐明了为什么企业要进行数据管控；②目标、管控方式和成功检测以及融资策略，体现了数据管控关注的主要领域；③数据规范和定义，指的是数据相关的策略、标准和一致性要求，业务规范和数据定义等；④决策权，在所有规范创建以及数据相关的决策做出之前，应该事先约定一个决策权的问题，即谁来做决定、何时做决定、使用哪些流程，这是关于数据决策的“元数据”；⑤职责；⑥控制，因为数据总是存在风险的，因此需要采取控制措施去预防风险事件的发生。
其次是人员和组织。包括图中的⑦数据相关者；⑧数据管控办公室；⑨数据管理员。
最后是流程。即图1中的⑩，这包括预先定义、排列规则，在数据管控中提供跨边界的数据保护，当数据与规则出现不一致时的解决办法。
三大方面展开数据管控
电信运营企业进行数据管控，主要是想建立一套确保企业信息定义及理解统一的信息推动和沟通机制，确保企业内部传递的核心信息是定义合理、理解一致且维护适当的。数据管控是否有效，是否能够与业务管控保持一致，直接影响到后台IT支撑的性能，并进一步影响到相应的业务绩效。
在具体实践中，电信运营企业往往是从规范、组织、流程三个方面开展数据管控，管控的具体关键内容包括数据需求、数据所有权、数据生命周期、数据安全以及数据质量。当然，数据管控的有效进行离不开技术的支撑。
数据管控的内容不是分散的，而是密切联系的。数据需求是数据处理和数据管理的驱动力，因此，首先必须对数据需求进行有效地管理；其次，明确了需求后必须通过数据所有权管理明确数据的所有权归属，在企业内进行统一协调，明确系统中的核心数据由哪些系统产生，哪些系统有权利去读取这些数据，这些数据的更新权和删除权又属于哪些系统，从而确保数据的安全以及在数据不一致时很容易确定以哪个系统的数据为准；此外，数据安全管理是数据管控的重要方面；数据生命周期管理是数据管控的围绕的核心；而数据质量就用于设定和管理数据管控指标，确保在设定的成本下实现数据管控的目标。
作者：北京邮电大学 叶丹 来源：通信世界周刊
