二十世纪八十年代开始，快速的信息化建设使企业具备了基本的信息构架与能力，同时，随着信息化的进展，数据量开始呈现出裂变增长，数据成为了企业最为重要的资产之一。在企业准备对其信息系统进行优化，基于IT系统的优化还未完成，突然发现更为重要的是需要首先对商业目标进行梳理，并将商业目标与数据管理整合在一块，进行数据治理。
在众多的数据治理框架中，IBM可能是最先提出数据治理概念的公司，基于其非凡的管理咨询与IT咨询的经验，同时也基于其大数据平台的开发，IBM提出了数据治理统一流程理论（The IBM Data Governance Unified Process）。
这个数据治理流程由十四个步骤组成：定义业务问题，获取高层支持，执行成熟度评估，创建路线图，建立组织蓝图，创建数据字典，理解数据，创建元数据存储库，定义度量指标，主数据治理，治理分析，管理安全和隐私，治理信息生命周期，度量结果。
应该说，IBM的数据治理流程是一个操作流程和项目导向的流程，最终形成了一次数据治理的闭环。IBM数据治理框架借鉴了DGI和DAMA思想，如在DGI构架中也是从商业使命开始的，DAMA更多的是从数据立法、伦理体系出发（DAMA-DMBOK_(2nd_Edition ）。
在IBM数据治理流程中，从第六步骤开始，在数据字典、关键数据元素（Critical Data Elements）理解的过程中，需要使用IBM的专业工具包括IBM InfoSphere Business Glossary与IBM InfoSphere Discovery，这样才能完成整个数据治理分析流程。
IBM的数据治理流程拥有了InfoSphere Business Glossary与IBM InfoSphere Discovery工具，能够把数据管理的深层次问题给揭示出来，方便企业进行大数据配置方案的选择，从而使其数据治理方案能够彻底落地实施。
IBM 数据治理流程下载：
[wpdm_package id=’3061′]
网站资源来源于网络，不用做商业用途，仅供学习交流。