數據治理：它是什麼和最佳實踐

所有企業都必須確定他們將如何使用數據並全面一致地處理數據以支持業務成果。 今天的公司從多個來源收集大量數據，數據治理有助於風險管理、價值最大化和降低成本。

數據治理包括公司管理和保護其數據資產所需的人員、流程和技術工具。 這完全取決於您如何處理公司收集的信息。 有效時，它可以確保數據正確、一致並以正確的方式進行管理。

它形成了在整個組織中管理數據的框架，並為有效利用可靠數據提供了機會。 這篇文章通過一些最佳實踐定義了數據治理。

什麼是數據治理？

數據治理是企業用來控制組織數據的管理、分發和安全的規則和程序的集合。 其任務包括：

• 創建基礎設施和技術。
• 設置和管理流程和規則。
• 確定組織中的哪些員工或職位有權力和責任處理和保留某些數據類型。

合規性取決於您管理數據的能力。 系統將關心事物的存儲、移動和安全方式。 但人為確保政策制定，程序健全，技術得到管理，數據得到保護。

數據治理的關鍵組成部分

在做出正確決策時，組織會受益於良好的數據治理。 精心設計的計劃包括治理團隊、指導委員會和數據管理員。 這也是關於如何使用數據的規則。

以下是適當數據治理的一些關鍵組成部分：

• 誠實：計劃中的每個人都應該對數據治理決策的局限性、挑戰和其他影響保持誠實和開放的態度。

• 數據質量：它是數據源管理的基礎。 任何數據驅動型組織的基石都是準確、完整和可靠的數據的集合。 數據治理需要高質量和一定強度的數據。

• 數據安全：數據安全是根據數據源帶來的風險級別對數據源進行分類和分類的技術。 它確保在用戶交互和安全程序之間建立安全訪問通道。

• 數據管理：它指導、監控和幫助利用數據源，並以易於訪問的方式為業務用戶實施高質量的數據做出貢獻。

• 數據清晰度：出於數據安全目的，它建議訪問和使用組織數據的個人對其行為負責。 用戶可以找出他們的數據在企業界的來源。

數據治理的好處

數據治理是組織管理和控制數據及其使用方式的一組方法。 它需要創建內部數據標準和規則並實施它們以確保數據正確、一致和正確使用。 以下是公司可以從可靠的數據治理計劃中獲得的一些好處。

質量保證

乾淨的數據是卓越的數據治理計劃的結果。 當數據的監督共享時，會定期清理、更新和丟棄。 處理數據很困難，但如果您的數據管理人員使所有內容保持最新且相關，那麼這項工作可能會容易一些。

一個好的數據策略可以幫助組織發現和跟踪有用的信息，並消除無用、舊的或冗餘的信息。 當多人輸入數據時，有些數據會重複或不准確。 您的數據策略應幫助您的團隊減少錯誤並生成單一來源的高質量數據。

更好的業務決策

強大的數據治理使組織內的所有授權用戶都可以訪問相同的數據，從而消除了在企業內部形成數據孤島的可能性。 正因為如此，用戶和決策者將對數據有更高的信心，因此，他們將對基於該信息的決策更有信心。

遵守法規、法律和行業標準

如果您建立了一個系統，您的企業將更容易遵循最新的法律要求。 它確保人們遵守法律並使他們不必因違反規則而支付罰款或處罰。 此外，確保滿足當前的監管標準可以保護敏感的業務信息不被不應該擁有的人獲取。

減少開支

數據治理將使審計更快、更容易，並改善日常運營。 您可以減少錯誤或過時的基於信息的決策造成的浪費。 此外，密切關注當前活動、庫存和可用員工可以幫助您更好地為客戶服務。

數據治理的最佳實踐

可以以既順暢又高效的方式執行有效的數據治理。 您應該遵循以下一些最重要的最佳實踐列表。

• 從小處著手，但要突出：人員、流程和技術都是數據治理的關鍵部分。 在計劃和執行數據策略時，您應該記住這些事情。 從小處著手，逐步了解全局。 每個部分都應以之前的部分為基礎，以製定全面的數據治理策略。 人應該是第一位的，然後是過程，最後是技術。
• 設定明確、可量化的目標：設定清晰、可衡量和具體的目標。 不能測量的東西就不能控制，就這麼簡單。 當目標完成時，慶祝成功並將其作為取得進一步勝利的動力。
• 讓利益相關者參與：要製定數據治理政策，您將需要公司高層領導的支持。 您可以讓利益相關者做一些事情，以確保公司中的每個人都使用您的治理計劃。
• 設置數據治理團隊角色：必須建立角色、職責和所有權結構，才能實施有效的程序。 創建和管理數據的人是最了解數據的人。 數據管理者應與所有者合作，幫助指導他們並使溝通更容易。 您的數據治理團隊需要有來自不同部門的成員，並且能夠推進您的數據治理計劃。
• 考慮非託管數據：一些最有價值的數據位於文件、文件夾和共享中。 但是，這些數據通常比您的託管數據面臨更大的風險。 確保您的數據管理計劃包括非結構化數據。
• 分類和標記數據：為元數據設置標準，幫助您的企業實現其目標並允許多次使用數據。 治理的主要目標之一是標準化，如果沒有數據分類和標記，這將很難實現。
• 使用指標跟踪進度：必須衡量計劃的成功。 在引入數據策略之前，定義您的度量。 這使您能夠從當前的數據管理程序開始。 定期遵循原始指標。 這顯示了進展並確保您的數據治理最佳實踐在實踐中有效，而不僅僅是在理論上。
• 定期溝通：在數據治理計劃或程序中，溝通無處不在。 無論是強調成功還是失敗後的改革，清晰而頻繁的溝通對於展示戰略的有效性至關重要。
• 為它制定一個商業案例：為為什麼應該這樣做創建一個商業案例。 確定不同程度的數據治理成熟度的好處，包括與增長、成本節約、風險和合規性相關的好處，然後報告您的發現。
• 最大化自動化：為確保數據治理項目的成功，您應該自動化所有可以自動化的內容，包括工作流、審批程序、數據請求、權限請求以及您能想到的任何其他內容。 自動化不僅可以節省時間和金錢，還可以保證持續實施治理。

結論

數據治理框架使您的公司能夠以更高的生產力水平運營。 這不是一次性的項目； 這是一個持續的過程。 可靠的程序可確保您組織的數據安全、標準化和準確。 此外，程序本身需要根據貴公司管理的數據量、性質和特徵的變化進行定期審查和更新。

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