数据治理定义流程正确记录业务政策、规则和标准

定义流程记录数据定义、与业务术语相关的业务背景、分类、关系以及实施数据治理工作必须定义的政策、规则、标准、流程和衡量策略。此流程以“发现驱动定义”的形式与发现流程阶段迭代并行，同时，定义流程使发现流程更有重点和针对性。

构成定义阶段最重要的流程包括：
    创建业务词汇表。此流程为获取和共享与重要数据有关的业务环境上下文的协作流程。除了预期的核心数据实体和属性定义外，上下文还包括规则、政策、参考数据、任意形式的注解、链接以及数据所有者，在此就不一一列举了。
    ·确保所有人达成共识--数据架构师、建模人员、开发人员、管理员及数据使用者：业务流程所有者以及运营和战略决策者。
    数据分类。对于结构化数据来说，此流程通常被称为元数据管理--获取以元数据形式表示的相关支持业务和IT环境上下文。对于非结构化数据来说，在正确分析上下文环境，给内容做标记和归类以进行相关查询中，数据分类起到了非常重要的作用。
    ·有效的数据分类使业务用户了解环境上下文，快速跟踪信息，从而迅速应对规章遵从的需求，降低成本，提高效率，进一步了解业务和客户。通过降低集成复杂度、提高黑盒/自定义编码的透明度，可信数据分类使IT从中受益，并最终提高协作性、灵活性，缩短实现价值的时间。
    数据关系定义。此流程在元数据（数据建模）和数据（业务层次结构）两个级别定义数据关系、映射及层次结构。
    ·没有关系的数据模型只不过是一张数据清单。定义主数据、交易数据和参考数据--以及依赖这些数据的应用程序和流程--之间预期的关系，并最终定义组织业务模型。数据层次结构（例如，组织结构、物料清单、客户、产品、销售、营销渠道）是组织制定计划，决策以及客户关系的基础。
    参考数据管理。此流程定义和规范应用程序中或应用程序之间要使用的参考数据，以确保数据在获取及使用中的一致性。参考数据可以包括内部管理属性业务定义值表（如客户类型，产品颜色）、行业标准值（如ISO3166国家标准代码）、或行业规范标准（如GS1 GDSN数据同步代码表）。
    ·通用、标准化的参考数据确保能够进行数据的协调和汇总，并能从截然不同的应用程序、功能、地区或各代表处的共享数据中，或B2B贸易伙伴的共享数据中得到洞察力。
    业务规则定义。此流程创建和记录建立数据验证、清洗、丰富、匹配、合并、屏蔽、归档、标准化等规则和政策的逻辑业务需求。这些规则既定义了机器支持的自动化流程，也定义了以人为中心的手动流程。
    ·当进行到实施流程阶段时，业务规则是确保数据可信、安全并最终适合业务使用的关键。
   数据治理政策定义。此流程定义数据治理驱动政策，如数据责任和所有权，组织角色及职责，数据获取和验证标准，数据访问和使用，以及数据的屏蔽、归档、建立子集和保留。
    ·正确的定义、核准、宣传以及执行这些政策，就能将企业文化发展为把数据当作公司资产来管理的文化。如果没有这些自上而下、公司高层驱动的政策命令，将很难改变以往影响数据质量和安全性的行为。
    其他相关政策调整。组织内有些其他工作可能已经体现了业务驱动或IT驱动的政策，设置如何管理和使用企业数据，只是目前还未被列为“数据治理”政策。其中包括信息安全、数据隐私、GRC、IT管理等方面的政策。
    ·如果一项数据治理工作是要准备研究和定义必须记录和执行的政策，那么这项工作可从已经完成的工作开始，调整哪些政策应归入数据治理工作，哪些政策只需认可和遵从，而哪些应该被替换或改进。
    关键绩效指标（KPI）定义。此流程定义那些用于说明数据治理工作有效性和价值的方法，如服务水平协议（SLAs），数据质量及政策遵从操作基线衡量标准，投资回报率（ROI）和总体拥有成本（TCO）等等。
    ·如果没有衡量数据治理工作价值和有效性的方法，数据治理工作将不会获得赞助、资源、资金或优先权。