小魏是某銀行配置經理，這天，銀行部門年度會議上，運維領導突然說：“CMDB是我們整個自動化運維平臺的基礎，必須發揮好他主數據的價值，讓大家盡可能都感受到他的價值，注意一定不能因為數據質量的問題導致大家不愿意用！”

配置經理小魏很頭痛，滿腦子都是，我該怎么辦？

• 現在都是別人發現數據有問題的時候告訴我，我咋能實時感知我CMDB的數據質量呢？
• 小王前幾天建議說寫個腳本去檢查，這我也不知道檢查哪些指標是合理的啊？（擱置..）
• 檢查出來了，讓他們改也太難了，不改也不影響他們，反正都是我背鍋。

這時候他想起，之前看到嘉為藍鯨結合多年CMDB項目建設實踐的角度撰寫的技術分享，受到了啟發。文中提到：運維平臺的建設離不開CMDB，甚至可以說CMDB建設失敗會直接導致整個平臺的價值大打折扣。因此，眾多企業的選擇從CMDB開始建設，但是建設效果與藍圖往往存在著“天差”。

這個“天差”來自于企業CMDB的承建方會面臨的各種問題疊加：

• 跨部門協同困難、人員抵制“新系統”的內在情緒；
• CMDB顯性價值太弱、建設初期“升本降效”；
• CMDB數據不準、數據缺乏審計機制等。

這些問題錯綜復雜且通常分布在不同的建設階段，其中數據不準會貫穿CMDB從建設到運行到運營的整個周期，堪稱企業配置經理的“心頭大患”。

01. 為什么需要數據治理

首先，我們可以回歸到企業建設CMDB的目的：作為運維主數據支撐平臺供其他消費場景的使用，從而無需各系統重復建設配置庫，降低數據維護成本，同時保障主數據在平臺內的一致性和準確性。

為什么數據一定要準確？是因為其他系統需要在消費CMDB的數據輔助完成自身業務的執行（如：監控告警、應用發布系統等），這是CMDB建設價值的核心體現。如果CMDB的數據不準確或者時效太差（更新不及時），阻礙了其他系統業務的運行甚至影響了業務連續性，CMDB在企業內的可信度就會大大降低，甚至“無人敢消費”，最終淪落為和資產臺賬系統無任何區別的“線上Excel”，那就代表著這個CMDB的建設已經處于失敗邊緣了。

其次，我們還可以從企業配置管理建設團隊的角度來看，CMDB的數據質量是個“人盡皆知”的難題。企業立項后，負責建設和持續運營CMDB的配置經理必定會收到來自領導和其他消費方的“靈魂拷問”：

• “CMDB的數據質量你準備如何保障，有什么方案嗎”
• “我每個季度需要一份數據質量改進的報告，能給出嗎？”
• “你如何保障給我消費的數據一定是準確的？”等等。

企業CMDB的建設本就是一項跨部門“推倒重來”的IT規劃活動，如若不能持續性地處理好數據質量的問題，消除領導和消費方的焦慮，輕則項目效果差團隊績效受損，重則項目失敗。

因此，無論是從CMDB對IT運維的價值出發還是從CMDB建設團隊的建設成果出發，CMDB的數據準確性都是CMDB能否建設成功的核心因素之一，數據治理是CMDB建設過程中不可或缺的一部分。

02. 數據治理的基本策略是什么

當我們已經認識到當前CMDB存在著數據質量問題，準備進行治理時，切不可“頭痛醫頭腳痛醫腳”，我們要先從本質上認真思考治理的數據對象才好決定相應的治理策略。思考的維度有很多種，本文將從數據的錄入方式這個相對通用的維度出發來思考治理策略。

1）自動錄入

對于“自動錄入”的數據，其實治理策略是清晰的：保證采集源端數據的準確性。

落到現實情況中，一般可細分為兩種：

2）人工錄入

對于“人工錄入”的數據，治理策略將會復雜很多，“對人的管理一定都是最難的”，如果人不重視，職責不清，認識不足，對于這類數據的治理將無從談起。

基于我們的經驗，要做好對“人工錄入”數據的治理，推薦下述原則：

3）“自上而下，責權清晰，數據說話，閉環保障”

自上而下：指對于人工錄入數據的治理辦法，一定需要和領導達成一致并且盡可能在會議上獲得領導背書，這個領導的職權范圍需盡可能覆蓋CMDB數據的所有人工維護團隊，能覆蓋消費團隊則會更佳。

• 責權清晰：指CMDB建設團隊需明確好角色和職責分工，建議劃分配置經理、配置管理員和配置Owner三大角色，三大角色需緊密協同才能保障好數據治理策略的落地。
• 配置經理：企業CMDB建設的負責人，負責CMDB建設的價值效果和運營治理機制的框架制定；
• 配置管理員：企業CMDB各核心域對象的負責人，負責相關領域IT對象在CMDB中落地的建模、管理和治理機制工作；
• 配置Owner：企業CMDB配置項實例的維護負責人，負責保障相關數據的錄入、更新、下線等日常維護操作。

數據說話：治理策略在運行過程中，一定是基于有理有據的數據來推動相關機制的持續運行的，而不是模糊的說辭。

• 如經過我們治理機制的檢查，你這邊的不合規數據有XX條，具體如下表格，目前整體質量評分為XX分，其他數據源平均評分為XX分，你這邊低于平均線XX%，目前已經影響了全局質量評分XX%，需盡快調整。
• 面對用戶投訴：我們據數而論進行解釋：當前影響到XX系統的不合規數據共有XX條，主要不合規原因是XX，我們基于質量趨勢發現是某月某日突然出現了質量下降，目前判斷是當天XX系統變更導致，預計XX時間可以修正完畢。

這樣可以給到用戶和領導清晰、明確的質量問題分析情況，體現平臺的運營價值，穩定用戶對CMDB數據質量的信任。

閉環保障：指治理策略在運行后，有了責權分工，有了運營數據，最后一步那就是需要有個機制確保“監督者”，發揮作用保障不合規的數據能被配置Owner按時按質的修正完交付給用戶，通過修正不合規數據實際解決用戶消費的問題，這才是數據治理的真正閉環，也是治理價值的最終體現。這個機制需要兩個核心點：感知與修正。

• 感知：主要面向配置經理和配置管理員，要讓“監督者”能實際感知到CMDB數據質量因修正帶來的變化，能感知到部分配置Owner的修正完成/逾期情況便于觸發管理動作。
• 修正：主要面向配置Owner，對于Owner來講，修正是個壓力也是個苦力活，壓力的感知是必須的（如：系統明確告知無法按時修正的話將上報通知配置管理員和配置經理），無壓力則無動力，苦力活的解決也是 “減負增效”的核心，落到產品工具上來講，修正機制的產品設計體驗對于配置Owner必須足夠友好，盡最大可能為人工維護數據進行減負。

03. 數據治理的產品實踐方法

嘉為藍鯨配置管理中心產品V5.0版本已集成數據治理能力，遵循“自上而下，責權清晰，數據說話，閉環保障”的數據治理理念，提供開箱即用的數據治理能力，可時刻感知CMDB數據質量和質量變化趨勢，同時以“一次修對”的設計理念為配置Owner提供良好的數據修正體驗。

1）質量運營看板

面向對象：配置經理/配置管理員

功能介紹：為配置經理/配置管理員提供CMDB全局/模型/科室（子公司）/個人等不同維度的數據質量評分及評分趨勢。

2）數據健康診斷

面向對象：配置經理/配置管理員

功能介紹：提供基于實踐經驗的開箱即用的數據質量檢查指標；緊密貼合責權分配原則，內置管理角色和管理流程的配置，輔助治理策略落地；提供質量檢查報告，不合規清單及質量優化進展一目了然。

3）配置修正待辦

面向對象：配置Owner

功能描述：提供不合規數據修正的工作臺，提供修正指導建議，支持隨改隨查。

04. 總結

以上圍繞著CMDB數據治理的策略和產品實踐的方法進行了分享，大家可以看出CMDB在企業的落地遠不是工具部署這么簡單，我們更應該從主數據的本質出發，從組織和管理視角出發多去思考配置管理應該如何建設、推廣和運營。

世人追求短期效應者眾，看重長期發展者寡。打基礎的事情，往往最難，希望各位配置管理建設的奮斗者能夠頂住壓力，打好“IT運維大廈”的堅固地基！