数据治理(DG)是一项业务 程序 支持整个组织协调数据活动的基石。 它作为一个按照公司规范实施的正式框架来实现这一目标 数据战略.
作为一个整体,应用治理需要将不同的 组件 – 例如角色、流程、通信、指标和工具 – 增加正确的数据在正确的时间流向正确的资源的可能性。 每个 DG 元素与其他元素合作,通过框架指导内部以及与第三方共享数据的使用和访问。
因此,数据治理为数据消费者提供了基于决策权和责任的一致体验和更直接的途径,以同意并解决有关共享数据的疑问和问题。 DG 的权威或控制使其服务与公司数据战略保持一致。
与此同时,治理适应不断变化的业务环境,例如新技术。 为此,DG 从 同意;打勾 通过业务部门代表和组织协调灵活发展的模型。
数据治理的定义
数据治理经常与数据管理混淆,但数据治理 两种做法是不同的。 根据 DAMA国际,数据治理是“对数据资产管理行使权力和控制(规划、监控和执行)”。 与此同时, 数据治理研究所 将其定义为“信息相关流程的决策权和责任系统,根据商定的模型执行,该模型描述了谁可以使用什么信息以及何时、在什么情况下使用什么方法采取什么行动。” 最后, Gartner 词汇表 将其列为“决策权和问责框架的规范,以确保数据和分析的评估、创建、消费和控制中的适当行为。”
虽然自动化工具有助于治理并且是必要的,但它们并没有定义它。 治理是协调整个企业的人员、技术和活动的计划。
数据治理的好处
数据治理最显着的好处是使用相同数据在不同业务领域之间进行一致协调,以及围绕数据使用和可访问性进行更有效的团队合作。 如果没有有效的企业范围治理计划,公司就无法提供运营所需的数据。
一些内部部门或项目可能会获得完成工作和遵守法规所需的信息,但治理无效或没有治理。 然而,其他部分仍存在差距。 他们处理数据的方式可能与总体数据战略背道而驰,导致不同业务部门之间缺乏数据可信度或意识。
相反,充分的数据治理可以降低风险并增加组织的机会。 这种更大的优势转化为以下结果:
- 降低与数据管理其他领域相关的成本: 例如,DG 减少了部门之间重复和不准确的数据量。
- 围绕监管和合规活动的准确程序: 例如,公司可以提供准确的 数据沿袭 给监管者。
- 提高共享数据活动的透明度: 治理确保监管机构和员工相信公司合法处理个人身份信息。
- 围绕数据管理更好的培训和教育实践: 参与治理的部门代表有信息向队友展示如何纠正 数据质量问题 在他们的工作。
- 组织数据的价值增加: DG 对企业范围内的数据进行标准化,并将其出售给另一家公司作为其人工智能的培训材料。
- 标准化数据系统、政策和程序: 例如,DG 确保用于验证的数据在各单位之间以相同的方式处理,并且不会损坏生产中的数据。
- 更好地解决过去和当前的数据问题: DG 确保季度销售报告的一致性,不会出现混乱而产生重复的问题。
- 数据质量和其他数据相关活动的监控和跟踪机制: DG 围绕数据分析和增强制定程序,以便公司数据的大部分是准确的。
- 企业收入增长: 通过 DG,业务分析师可以获得可靠的数据,突出显示客户想要的新服务以及他们愿意支付更多费用的新服务。
数据治理计划如何运作?
组织中的每个人都对有效的数据治理计划负责。 详细信息取决于职位名称、总干事的参与程度以及与其他人的协作。 例如,一个 首席数据官 (CDO) 或治理领导确保治理正常运行。 如果没有足够的公司财务预算,他们就无法做到这一点。
数据治理计划涵盖四个层次 预期可交付成果 和责任:执行、战略、战术和运营。 支持层为每个 DG 层提供实现其目标所需的资源。
执行实践
执行层包括组织高层的领导层,他们制定数据战略并启动、评估和资助治理计划。 与数据的任何通信都发生在非常高的水平上,包括有关 DG 在实现数据战略目标方面的总体成功程度的指标。
高管们确保向组织传达有关治理的透明且值得信赖的信息。 他们通过指导委员会会议随时了解 DG 的情况。 此外,软件工具使这些高层管理人员能够深入了解运营效率、挑战和遵守法规的能力。
战略实践
数据治理战略级别由来自所有业务职能部门的代表组成。 他们通常作为总干事委员会开会,以建立、激活和评估流程、沟通、指标和工具。
该层向执行层报告进度和任何未解决的问题或建议,同时将决策传递给战术层的部门代表。 当公司部门出现治理问题或机遇时,战略层面提供了一个探索和了解更多信息的论坛。 战略小组的人员致力于通过对话、指标、同理心和遵守数据战略来澄清 DG 政策。
指标 和工具协助战略团队及时做出数据治理决策并解决升级问题。 如果分歧仍然存在,则执行层将做出有关总干事程序的最终决定。
战术实践
在战术层面,数据治理识别并解决跨业务团队的数据定义、生产和使用问题。 此级别的人员代表其业务部门,通常是主题专家 (SME)。
作为战术家,中小企业确保通过战略数据治理决策推荐的政策和程序得到正确且按预期实施。 他们使用指标来评估组织的满足程度 数据质量 或其他 DG 可交付成果。
这些中小企业向战略层面的人员报告他们的发现。 此外,中小企业还采取措施解决出现的问题。
他们通过将数据创建、转换、存储、更新和删除与数据治理规则和标准相匹配来解决差异,并培训其团队成员和经理进行数据相关处理。 中小企业通常使用数据治理工具来应用规则并自动解决常见的战术问题。
当团队成员对数据治理实施有疑问、疑虑或一般意见时,他们会将这些内容传达给 SME 策略师。 然后,中小企业将任何未解决的问题提交到战略层面进行解决。
运营实践
操作层面涵盖 数据管理,在工作中创建、使用、存储、定义、归档、管理或删除数据的每个人和任何人都根据数据治理流程进行操作。
请注意,组织中的每个人都属于运营层,并且都是数据管理员。 数据管理员使用数据治理指标和工具来使他们的活动与数据治理目标保持一致。
他们负责在战术层面向中小企业传达数据治理进展和挑战。 此外,他们还与组织合作解决任何由此产生的低效率问题。
支持实践
支持级别的人员在合作伙伴的帮助下运行数据治理计划。 他们可能包括负责运行数据治理计划和企业资源(例如安全性)的数据治理主管或 CDO。 支持角色在一个或多个管理人员、战略、战术或运营级别上进行协作。
数据治理的支持活动通常是个人工作职责的一部分。 例如,负责新员工入职的人力资源部门需要对他们进行 DG 实践培训,作为该流程的一部分。
担任支持职位的人员可以根据其角色需要访问或使用治理指标、工具和通信。 他们负责使 DG 的工作与数据战略保持一致。
不同类型的数据治理计划
当治理计划与组织的文化和业务实践无缝集成时,其效果最佳。 也就是说,治理计划通常分为 四种不同的格式:
- 命令与控制: A 自上而下的方法 制定 DG 规则并指派员工遵守这些规则
- 形式化: 作为组织数据素养计划的一部分而构建的培训计划,旨在鼓励 DG 实践
- 非侵入性: 现有角色的正式化
- 自适应: 一套 数据治理原则 以及可以灵活应用并使用样式组合成为业务运营一部分的定义
组织可能会在不同时间出于不同目的尝试不同类型的框架。 例如,首席信息官可能会负责一家初创公司的治理计划,涵盖执行、战略和战术层面。 但随着业务的增长,DG 将不断发展,以便中小企业承担战略和战术层面的任务。
数据治理用例
数据治理计划的成功取决于其可交付成果的实现以及这些可交付成果与数据战略的匹配程度。 用例 例子包括:
- 简化企业范围 数据架构 和数据模型
- 确保合规性
- 提高决策和运营的数据质量
- 提高数据安全性和隐私性,同时使数据可在需要时访问
- 创建 路线图 使组织的数据管理活动更加成熟
- 管理高优先级元数据以观察组织内的数据循环
- 与员工、客户和供应商建立数据信任和完整性
- 整合数据以实现共享业务运营
- 将所有共享数据清点到 数据目录
- 通过业务术语表或数据字典定义关键数据术语
- 提高对可在整个组织内共享的数据的认识和可用性
- 支持向第三方销售新的数据产品或服务以用于其生成人工智能项目
- 提高对先前孤立数据的可访问性
最重要的是,数据治理计划从小规模开始,可以快速取得成果,并在业务准备就绪时朝着更大的目标迈进。 治理从成立之初到并购一直持续到业务结束。
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