做好数据治理能力转移，持续优化企业数据质量( 二 ) 本文转自：中国发展网企业数

同时，应充分考虑到用户参加学习的人员的基础参差不齐的特点，在设计培训课程时，坚持循序渐进的原则。
中翰为多数企业定制的培训具体内容见下图：

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三、注重数据治理知识的收集和转移
为了加强企业数据管理人员对日常数据管理工作的处理能力，且使管理人员在修订、拓展现有数据管理体系时有据可依，在日常数据运维工作中，必须注重对数据治理知识的收集和转移。
1、收集、转移数据治理项目知识
如下图所示，是中翰软件在数据治理项目调研和咨询过程中，进行知识收集和沉淀后，经过专业的“加工、存储、转移”的过程。数据管理体系加载至数据治理平台，调研咨询阶段产生的过程性知识（成果文档、会议纪要、讨论意见等，包括图片、文档、视频等格式）也会被注入未来的运维管理知识库，实现针对数据管理员和日常操作员的工作支撑，使数据管理人员具备日常操作及体系扩展、完善的能力。

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2、收集、转移日常数据管理知识
数据治理项目结束后的日常数据管理过程中会生成很多知识，包括数据新增、变更的原因，数据模型新增、变更的原因，数据审批拒绝的原因，问题数据整改建议，数据管理体系整改的建议及讨论等。
【做好数据治理能力转移，持续优化企业数据质量】收集、存储这些知识，并实时转移到未来的运维管理知识库中，然后再通过加工、转移给运维管理人员，以便提醒他们如何更加合理地规范化管理。通过越来越多的知识的积累、转移，促使数据管理人员的运维能力越来越强，企业数据治理的整体能力也随之逐步增强。
具体日常数据管理知识收集、存储、转移或者落地过程如下图所示：

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四、能力转移——保障高效的数据运维管理
关于企业应该具备数据治理的能力，一直没有得到应有的重视，很多企业对于数据治理能力构建目前还都处在项目结束后的汇总式知识转移模式，对数据治理能力的要求比较简单，因此出现了数据治理项目实施后，只是企业的数据运维人员具有对数据治理平台的操作能力，企业对数据标准体系的扩展、完善几乎是无能为力，数据运维管理变得很艰难。所以，中翰认为，必须要实现数据治理能力有效完整的转移。
数据治理能力的转移来源于数据治理知识的有效转移。数据治理知识来源于数据治理项目过程中对调研、咨询知识的收集、加工，以及数据治理项目实施后日常数据运维管理过程中的知识采集、沉淀，也称数据治理知识的生产。数据治理项目具有很高的难度和特殊性，只有数据治理项目成果的知识转移对企业数据治理能力的提升不明显，无法让企业具备有效的数据治理能力，无法有效支撑数据的运维管理。因此，需要注重数据治理知识的生产、积累、存储，并且实时地注入企业数据运维人员的操作界面上，让运维人员在进行数据管理体系拓展操作时可以借鉴、参考数据治理项目实施时的思路，实现数据管理体系拓展与现有项目的无缝衔接。（山东中翰软件有限公司）