敏捷式数据资产管理主要包括哪些方面？

敏捷式数据资 产管理主要包括形成敏捷组织、建立敏捷机制、采用敏捷技术三个方面。

敏捷组织包括数据资产管理项目办公室、敏捷项目组两部分。数据资产管理项目办公室可下设于数据资产 管理委员会，指导在数据项目中建立跨层次、跨部门、跨团队的团队，负责定期开展数据项目复盘，建立业务案例。 建敏捷项目组是针对具体的数据项目，根据数据资产管理角色与职责，从实体部门选择合适人员组建而成。通常 来说，项目人数控制在 5-7 个以内会最大化协作和沟通的效率。同时，数据项目经理除对项目负责外，也对组织 级数据资产管理负责，这意味着项目经理需与包括 CDO 或数据架构师等角色保持良好合作。此外，利用 Jira、 Slack 等协作工具，以及项目管理工具，提升项目组内各方的沟通合作效率。

敏捷机制方面是指充分利用技术工具，及时响应数据消费端的需求，并在提供数据服务过程中与数据消费 端保持良好沟通。例如，在数据产品上线后采用 A/B 测试方式，根据用户反馈优化产品。此外，在统一组织级数 据资产管理制度体系下，敏捷项目组根据项目特定需求，通过快速运行、快速试错的方式，迭代数据资产管理操 作细则与标准规范。

敏捷技术方面是指将 DevOps 对于软件开发的敏捷技术要求用于数据生产，支持数据设计、ETL、CI/CD、部署、 交付、运维等环节的处理敏捷性。一是通过设计数据开发流水线，定义数据开发环节与流转业务逻辑。二是依托 数据管道，根据数据开发流水线，实现数据的自动化采集、转换、加载，并对数据管道中的任务代码、程序进行 版本管理和运行监控。三是部署自动化测试套件支持持续集成 / 持续开发 (CI/CD)，并利用低代码开发、灵活配 置模板、可视化任务编排等方式，提升数据开发、测试和部署的效率。四是持续利用元数据对数据模型、数据标准、 数据质量的应用进行检查，使用修复工具进行异常处理，以保证交付数据的可信。五是通过监控数据管道中数据、 任务、程序、代码的执行与质量情况，支持回溯和审计。