해석: 2020 년 화웨이 데이터 관리부는 화웨이 데이터 관리부의 주요 업무 내용과 현재 진행 상황을 체계적으로 기술한' 화웨이 데이터의 길' 을 출간했다.
화웨이는 국제적으로 유명한 통신장비와 휴대전화 제조업체로서 내부 데이터 흐름과 데이터 아키텍처를 대대적으로 공개해 보안 비밀에 대한 화웨이의 신중한 스타일보다 좀 심상치 않은 것 같다. 그러나, 우리는 이 책의 추천자로부터 약간의 깨우침을 얻을 수 있다. 화웨이는 자신의 디지털화 작업을 사례로 클라우드 및 기업 서비스라는 두 가지 약한 업무 영역에서 발전과 돌파구를 찾기를 희망하고 있습니다.
해석: 화웨이의 데이터 관리는 2007 년에 시작되었는데, 당시에는 아직 디지털 변환이 없었다. 당시의 목표: IBM 데이터 관리 프레임워크를 도입하고 정보 아키텍처 및 데이터 품질 구축을 시작하여 주요 도시에서 데이터 기관을 부화시키는 것입니다. 내용은 다음과 같습니다.
1) IBM 컨설턴트의 안내에 따라 데이터 관리 프레임워크를 설정합니다.
2) 비즈니스 프로세스의 데이터 조직이 점차 구축되었습니다.
3) 핵심 데이터의 정보 아키텍처 구축을 처음 시작합니다.
데이터 관리 조직은 어떻게 구축됩니까? 이것은 또 IBM 과 관련이 있다. 화웨이는 사장이 IBM 기업관리를 배우는 내용이다. 인터넷에는 많은 소개가 있어서 여기서는 언급하지 않겠습니다. IBM 은 내부 정보화 건설을 규범화하기 위해 화웨이에 엔터프라이즈 아키텍처 EA 개념을 도입했다. 조직에 기업 구조부를 설립하였다. IBM 엔터프라이즈 아키텍처는 다음 네 부분으로 나뉩니다.
비즈니스 아키텍처 (Business architecture): 기업의 전반적인 전략의 지도 하에 기업이 달성하고자 하는 비즈니스 역량과 그 관계를 정의하여 기업이 비즈니스를 발전시키고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원합니다.
애플리케이션 아키텍처: 전체 정보 시스템의 구축 및 구현을 안내하는 정보 시스템의 상위 수준 애플리케이션 구분입니다. 어플리케이션 아키텍처는 비즈니스 아키텍처 및 업계 모범 사례를 기반으로 합니다.
데이터 아키텍처: 전체 데이터 수명 주기 동안 데이터를 처리, 저장, 변환, 통합 및 배포하는 정책, 모델 및 프로세스, 이러한 정책, 모델 및 프로세스를 지원하는 스키마 시나리오 등 조직 간 애플리케이션 시스템의 관점에서 데이터를 구성하고 관리하는 것입니다.
기술 아키텍처: 정보, 애플리케이션, 프로세스의 수평 연결을 가능하게 하는 서비스 지향 아키텍처를 기반으로 하는 기술 플랫폼 아키텍처입니다. 애플리케이션 아키텍처의 최적화 및 향상을 지원합니다. 다양한 정보 인프라 간의 관계를 정의하고, 거시적 및 미시적 관점에서 정보 시스템의 개발 프로세스 및 기술 요구 사항을 분석하여 응용 프로그램 및 데이터를 보호하고 지원할 수 있는 기반을 제공합니다. 비즈니스 운영을 지원하는 기술 표준 시스템 정의 기업 또는 조직의 필요에 따라 정의된 보안 기능 및 기능에 따라 비즈니스 보안 요구 사항과 보안 요구 사항 간의 관계를 설정합니다. 다양한 검증된 기술을 활용하여 기업의 다양한 데이터를 시각적으로 표시하여 지능적인 의사 결정을 효과적으로 지원합니다.
이 네 가지 모듈을 담당하는 네 개의 작은 부서가 있습니다. 즉, 데이터 관리부 설립, 데이터 아키텍처 구축 및 관리 책임을 맡고 있습니다.
이 4 개 조직은 내부적으로 역량을 제공하는 부서이며, 내부 IT 프로젝트 건설 (변화 프로젝트라고도 함) 은 4 개 팀이 함께 인력 참여를 제공해야 합니다.
데이터 아키텍처 외에도 화웨이 데이터 관리 부서의 책임도 확대되었습니다. 현재의 관점에서 볼 때 it 부서는 데이터 거버넌스를 담당하고 있습니다 (디지털 변환 중 데이터 분석 기능이 확장되었습니다).
화웨이 데이터 거버넌스의 시스템 프레임 워크는 다음과 같습니다.
위는 정책 지침이고, 아래는 IT, 조직 및 프로세스 지원입니다. 가운데 핵심은 데이터 아키텍처와 데이터 품질입니다.
여기서 주요 비즈니스 프로세스 데이터 액세스는 전략에서 실행에 이르는 네 가지 수평선 (비즈니스 프로세스를 나타냄) 입니다. 상업 거래 이전 회계 제품 수명 주기 문제가 해결되었다. 수직 액세스는 마스터 데이터 (고객 마스터, 공급업체 마스터, 제품 마스터, 재무 계정 마스터 등) 에 따라 달라집니다. ) 및 차원 데이터 (데이터 웨어하우스) 입니다.
회사의 데이터 거버넌스 구현을 지원하기 위해 화웨이는 기업 전체에 기업 수준의 데이터 관리 부서를 설립하여 회사를 대신하여 데이터 관리와 관련된 정책, 프로세스, 방법 및 지원 시스템을 개발하고 회사 데이터 관리를 위한 전략 계획 및 연간 계획을 수립하고 구현을 감독했습니다. 기업 정보 아키텍처 구축 및 유지 관리, 데이터 품질 모니터링, 주요 데이터 문제 공개, 전문 자격 관리 시스템 구축, 기업 데이터 관리 능력 향상, 기업 데이터 문화 구축 및 보급 촉진
설명: 그룹 데이터 관리 부서의 책임
회사가 정한 데이터 관리 목표를 달성하기 위해서는 각 업무 영역에 실질적인 데이터 관리 전문 기관을 설립하고, GPO (모든 업무 영역의 글로벌 프로세스 책임자, 일반적으로 업무 책임자) 에 실선으로 보고하고, GPO 의 데이터 관리 책임을 맡고, 점선으로 회사 데이터 관리 부서에 보고해야 합니다. 회사의 일관된 데이터 관리 정책, 프로세스 및 규칙을 준수합니다.
해석: 각 자회사 데이터 관리 부서의 행정은 각 자회사에 소속되어 있으며, 자회사 지도자에게 보고하고, 점선은 그룹 데이터 관리 부서와 연결되어 각 회사 데이터 관리 시스템이 표준과 언어로 통일되도록 합니다.
화웨이가 허실을 결합한 데이터 구성 방식은 데이터 작업이 업무에 전면적으로 개입하고 애플리케이션 시스템에서 효과적으로 구현될 수 있도록 하는 열쇠입니다.
해석: 자회사의 데이터 관리 부서는 비즈니스 및 애플리케이션 시스템 구축에 더 가깝습니다.
요약: 데이터 관리 부서의 책임
시스템 생성 프로세스
데이터 관리를 위한 전략, 계획, 정책 및 규칙 개발을 담당합니다. 데이터 관리 시스템 구축을 담당합니다. 데이터 아키텍처 및 핵심 데이터 자산 관리 회사의 데이터 품질 수준을 확보하다.
해석: 정책 수립, 데이터 전문 시스템 구축
역량 센터
데이터 관리 방법, 도구 및 플랫폼 구축 데이터 아키텍처, 데이터 분석, 정보 관리 및 데이터 품질 관리를 포함한 전문 역량 개발 및 구축을 담당합니다.
해석: 역량 센터, 많은 기업 데이터 부서가 이미 할 수 있다. 결국, 이것은 데이터 작업에 필요한 전문 능력입니다.
비즈니스 데이터 파트너
비즈니스 지향, 데이터 솔루션 제공, 비즈니스 데이터 문제 해결 비즈니스 데이터 요구 사항 지원 업무에 표준화된 마스터/기본 데이터 서비스를 제공합니다.
해석: 데이터 담당자는 비즈니스 변경을 지원하기 위해 모든 변환 프로젝트에 침투했습니다.
문화 옹호자
회사에서 우수성 추구, "데이터를 생성 (입력) 하는 사람, 데이터 품질에 대한 책임"; 데이터를 사용하여 비즈니스 의사 결정 문화를 지원하십시오.
해석: 전통적인 기업에서는 데이터가 문화 업무를 통해 장기적인 홍보를 수행하여 데이터의 가치를 모든 사람의 머리 속에 스며들게 해야 합니다.
데이터 작업의 여러 건설 단계에서 정보 아키텍처 구축 작업 그룹, 데이터 품질 실행 작업 그룹, 메타데이터 작업 그룹 등과 같은 다양한 시나리오에 따라 다양한 가상 데이터 팀을 구성합니다. , 도메인 간 데이터 작업이 질서 정연하게 수행되도록 보장합니다.