基本环境要素

对应小节内容

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目标和原则

引言

包括：

1、业务驱动因素：引发本章领域的最重要的原因，即来自业务的具体的需求：存储、安全、性能、质量等。

2、目标和原则：该领域执行时最常见/最主要的目标，以及执行前在规划阶段就应该了解的通用原则和最佳实践。

3、基本概念：该领域下最常见的根本概念介绍。该部分涉及的内容非常广，基本该领域常见的概念都会介绍到。实际的学习中以了解为主，知道概念的意义即可，对于和工作十分相关的概念，还需要更多资料来辅助学习。

活动

活动

即针对当前领域的具体活动，根据不同领域会有所不同，但基本逃不出PDCA的环节：

Plan：规划该领域的数据管理

Do：建立和执行该领域的数据管理

Check：审核和检查该领域的数据管理

Action：治理和持续优化

该部分对实际工作规划的完整性具有较大的参考意义，建议熟练掌握或者开展前再次温习。

工具

工具

主要是实现该领域常见的工具分类和具体类型讲解，以科普为主，初步了解即可，具体深入某一领域时可以再深入了解。

技术

方法

与工具相同，介绍该领域常见的最佳实践，初步了解即可，深入某领域时再深入了解。

组织和文化

实施指南

该部分叫做实施指南，其实并不贴切。说起实施指南，大部分人的第一反应因该是步骤或者流程图，在整个流程中串起来人员、技术、组织。

但是DMBOK中的实施指南，专注于两件事：

1、就绪评估/风险评估：整个组织在业务、领导力、目标认知、技能准备等方面是否达到了开启该领域管理的条件，以及可能存在的风险。

2、组织和文化：任何新的数据管理活动都会带来变革，而只要有变革就会有阻力。该部分主要介绍如何更好的在组织和文化层面推进数据管理。

这一部分其实很重要，数据管理的项目，和任何项目管理一样，都离不开人的因素，相关方始终是决定项目成败最大的关键因素。但是在具体学习的过程中，初步了解即可，深入某领域时再深入了解。

交付成果

治理

数据治理不仅作为核心的领域有单独一章进行介绍，更是分布在每个知识领域中，从而强调数据治理不是一个单独的流程，更是要融入到系统的设计和开发过程，贯彻系统建设的全过程，才能让数据治理更好的落地。

该部分主要包括：

1、当前领域架构和关键事项：综述了一遍治理时需要考虑的各种因素。

2、度量指标：详细列出了在最终交付时所需要考虑的度量指标。

该部分涉及到领域最终对外交付的成果，也是需要我们重点学习的对象。当然，在具体的业务工作中，上述内容也仅供参考，需要根据业务实际情况进行调整。

角色和职责

分散在整章内容

角色和职责出现在整个领域的各个小节中：业务驱动因素时来自业务方的需求、组织和文化中需要CXO的亲自驱动、实现和交付过程中需要的各种领域专家的输入、执行和输出验收。

重点在于理解数据管理不仅和数据相关和IT相关，更和人有关。在整个的数据管理的流程中，也要重点关心人的因素，按照标准的角色表来去看当前组织的架构、角色分工和职责，才能保证项目的成功。