一 數據治理應是什么
數據治理是當今現(xiàn)代企業(yè)面臨的最重要挑戰(zhàn)之一。然而,這是一個廣泛而復雜的話題,即使是經驗豐富的 IT 專家也很容易感到困惑。
數據治理是一種必要的方法,它允許組織通過實施有關數據所有權和使用的嚴格標準、程序和法規(guī)來控制其數據。
(相關資料圖)
數據治理的主要目標是實現(xiàn)更好的合規(guī)性、更適合數據分析的更高數據質量,并幫助確保一流的業(yè)務決策。
數據治理的好處包括降低成本、提高效率、提高安全性以及透明的角色和責任。
二 數據治理核心原則
數據是幾乎所有企業(yè)的支柱,無論是小型、中型還是大型。而且數據產生的速度是過去的很多倍。因此,必須以最高優(yōu)先級管理數據,以實現(xiàn)預期的業(yè)務目標。否則,不受管理的數據可能會毀掉業(yè)務。這就是數據治理如此重要的原因。數據治理可以定義為對組織數據的質量、可得性、可用性、安全性和一致性的整體管理。
有一些核心原則可以推動成功的數據治理實施:
將數據視為資產:在任何組織中,數據都是最重要的資產。數據具有真實、有形和可衡量的價值,因此必須將其視為跨組織不同層級的有價值的企業(yè)資產。數據是組織決策的關鍵影響因素,因此企業(yè)需要確保以謹慎和流程驅動的方式定義、控制和訪問其數據資產。因此,管理層可以對數據的準確性和輸出充滿信心。
數據所有權和問責制:在成功的數據治理過程中,必須明確定義數據的所有權和問責制。在一個組織中,數據必須明確定義為企業(yè)級集成,并且只能通過授權流程訪問。由于組織的所有層級都使用數據,因此 IT 部門不應該是唯一的所有者。數據治理的參與必須來自所有部門才能使其成功。
遵循標準化的規(guī)則和法規(guī):數據治理流程應遵循標準化的規(guī)則和法規(guī),以避免風險和違規(guī)行為。組織應該為數據訪問、數據定義、隱私策略和安全標準等事物定義適當的規(guī)則和指南。應嚴格遵守這些標準化政策,以避免數據混亂。
一致地管理數據質量:必須從一開始就一致地管理數據質量。必須根據定義的質量標準定期測試企業(yè)數據。
變更管理:對于一個組織來說,跟蹤一段時間內的數據變更是非常重要的。因此,數據治理流程應主動定義變更管理活動。
數據審計:數據審計是組織中的標準流程。因此,數據治理流程應支持透明的審計政策。
三 數據治理不是什么
明確數據治理不包含的內容非常重要,通過明確區(qū)分什么是數據治理和什么不是,我們將能夠制定有效的數據治理策略,并選擇正確的工具來實施它。
1. 數據治理并非純粹由 IT 驅動
相反,它是一種公司范圍的方法,用于實施有助于數據保護、數據安全、數據標準、數據集成和使用元數據管理的流程。因此,它是一種一致的方法,適用于整個企業(yè)的所有數據,而不僅僅是與 IT 相關的數據資產。
2. 數據治理與誰擁有數據無關
數據治理是關于定義和闡明誰通過嚴格執(zhí)行的角色來控制數據價值本身,例如數據所有者、數據管理員和數據保管人。這也減少了部門之間的孤島心態(tài)沖突,因為數據治理提供了跨職能數據。
3.數據治理不是一個快速的項目
我們無法在預定義的時間范圍內從頭到尾執(zhí)行數據治理策略。這是一個連續(xù)的、迭代的過程,其中一個過程一個一個地持續(xù)實施。在制定數據治理計劃方面取得最大成功的企業(yè)都是根據反饋逐步實施的。
4.數據治理不是低效的官僚主義和不必要的繁文縟節(jié)程序
如果實施不當,過度控制會導致決策受阻。然而,真正的數據治理以創(chuàng)建一個健康高效的環(huán)境為中心,在這個環(huán)境中,決策反映了既定的角色和指導方針。
四 數據治理最佳實踐
1. 沒有高層管理人員的全力支持,切勿嘗試啟動數據治理
數據治理在很大程度上依賴于讓每個人都參與進來,并始終保持溝通渠道暢通。在討論可能出現(xiàn)的潛在問題和挑戰(zhàn)時,所有參與者都必須誠實。
2. 不要試圖一次實施所有數據治理計劃
從小處著手,收集反饋并進行相應調整。數據治理不是一場競賽;這是一個由許多較小的計劃組成的持續(xù)過程,其中不斷迭代是成功的關鍵。設定明確的期望和目標以及可實現(xiàn)的目標。
3. 良好數據治理的研究實例
無數組織已經實施了數據治理方法,如果不從他們過去的經驗中吸取教訓,那將是一種浪費。在網上可以找到許多數據治理實施的用例、模板、文獻和成功模型。閱讀他們的推薦書可以幫助您避免一些常見的陷阱。
4.建立關于文檔的明確規(guī)則
每當對任何要素或程序有疑問時,可以參閱這些文檔。識別和分配角色,促進所有業(yè)務部門成員之間的溝通——數據治理取決于團隊合作和透明度。為利益相關者提供有意義且與業(yè)務相關的結果。
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