如何通過快速訪問高質量數據，灌輸信心并支持數據驅動的決策，為業務合作伙伴創造競爭優勢？

在為所有Citizen Bank的企業數據創建和實施數據治理策略時，這個問題似乎無法克服。憑借1514億美元的資產以及主要在東北地區的500多萬個人，機構和公司的信息，這是一個廣泛的投資組合。Cottone評論道，“當使用數據治理這個詞時，它會自動發揮諸如'控制'，'安全'，'保護'和'合規性'等概念。”然后是“使用”，“功能”和“概念”等概念。創新'，“似乎將整體數據管理與數據治理目標相對立。

作為公民銀行的CDO，Cottone的任務是根據銀行標語管理數據資產：“我們是幫助公民發揮潛力的公民。”這是一項艱巨的任務，要求Cottone利用其在金融領域其他16年的經驗行業，包括為數據采集，使用和管理活動提供愿景，戰略和政策指導。此外，Cottone承認成功意味著“通過降低風險來提高運營效率，保持收入增長并激發公司內部真正的新見解和創新”。作為第一步，Cottone擁有并負責公民的數據管理政策，而不僅僅是數據政策。這需要將數據管理和數據治理結合在一起。

平衡數據管理與數據治理

她說，她的興趣在于數據管理，使人們能夠用正確的參數做出“正確的事情。”她之前的工作背景要求她在整個組織中領導客戶體驗計劃的實施。在那段時間內，她參加了幾個數據治理計劃。Cottone指出：

“他們每個人都在努力，因為這是一個非常沉重的委員會。為治理而治理。它是關于告訴人們他們能做什么，不能做什么，但卻沒有幫助人們以正確的方式完成任務。人們需要有權力來解決已發現的問題或將其帶到某個地方以便以適當的方式為公司確定優先順序“

在這里，Cottone認為，數據治理，設置策略和程序之間的平衡行為，以確保事情以適當的方式完成，以及數據管理，以正確的方式做正確的事情。她承認“在兩者之間尋找合適的位置”所帶來的挑戰。她認為她的“推動使用和支持使我們處于治理視角的風險之中。”但她相信“人們會在你做正確的事情時獲得正確的工具，把正確的護欄放好。“為了創造這種平衡，Cottone描述了技術，企業數據和業務之間的三方合作關系。

參與數據管理

Cottone解釋了她如何通過企業數據參與模型管理數據，如下圖所示。

Cottone將矩陣描述為“聯合模型”，其中所有技術都是集中的。位于Citizens Bank的技術扮演著“雙重角色”.Cottone表示，技術在與業務保持一致的同時，在數據基礎架構上進行協作。作為回報，業務提供了獲取任何現有項目數據的要求和資源。企業數據構建了銀行所需的數據基礎架構。Enterprise Data可幫助技術構建此數據基礎架構，并確保業務可利用數據環境來支持業務項目。數據管理的參與與數據治理模型一起使用。

雙向數據治理模型

她說，公民銀行的數據治理從上到下自下而上。數據粘合了這種雙向架構，包括兩種不同類型的數據管理員，數據受托人委員會，項目指導委員會以及最終的執行委員會數據治理模型。下面的數據治理模型顯示了參與公民銀行數據治理及其數據相關活動的人員。

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Cottone強調Data Stewardship是數據治理的“數據基礎”，它依賴于兩種不同類型的數據管理員：Source Stewards和Customer Stewards。兩種類型的管理員都會提出問題，參與技術實施，并與業務部門數據受托人合作。“他們得到了他們的手，并幫助作為一個團體做出決定，”Cottone說。Cottone表示，所有數據管理員都會幫助“優先處理問題并與他們的組織進行溝通”。她解釋說，這些人“實際上得手自己”，“定期花時間處理與數據相關的話題”。

來源和客戶管理員的重點不同。她說，Source Stewards是一個約60人的小組，負責處理大約75個信息源“流入新建的網關”。他們專注于“客戶會計交易，以幫助我們的業務合作伙伴。”

顧客管家，一組15人，“更多地考慮客戶應該考慮他們所處的業務，”她指出。這些人基于對這些用戶擁有的所有產品的訪問權，從整體上概念化客戶群。此類客戶信息存儲在客戶主數據中。客戶管理員與客戶進行大量數據質量工作。但是，如上段所述，客戶和來源管理員參與相同的流程。

數據受托人讓數據管理員參與并協助兩個團隊的持續管理。數據受托人向計劃指導委員會（PSC）傳達信息，這將有助于PSC“審查財務和項目狀態。”PSC預算用于整個數據計劃。跨越業務線并且無法解決的問題流向CEO和他的直接報告，他們充當這些問題的調解者。

Cottone描述了自上而下的管理人員確定了進入Data Lake的資源及其優先級。PSC有助于引入這些來源以及訂單。由于“從客戶角度看兩種不同的競爭觀點”，他們還確定有人幫助決定客戶主人的挑戰。隨著數據進入Data Lake，指導委員會優先考慮許多問題，“尤其是當受托人在那個街區外面，“科托內說。PSC和數據受托人將這些目標傳達給數據管家，完成了這種雙向治理模型。數據治理模型與其企業數據參與模型一起使用，包括人員，流程和技術。

使用數據來粘合數據管理和數據治理

在數據管理和數據治理的背景下，“數據是將人員，流程和技術結合在一起的粘合劑”，她強調說。這“使公民的員工能夠完成他們的工作，并最終使他們更容易增加收入，降低成本并改善客戶體驗。”

數據構成了所有這一切的中心，也是人們搜索和編織信息的能力。“數據質量是其中很重要的一部分，”Cottone在數據管理和數據治理方面表示。“關于數據質量流程的持續參與吸收了數據管理。”數據質量通過共同填充，分析，提出改進，進行更改和監控數據，以推動所需業務成果的方式幫助連接數據管理員。數據質量儀表板針對75個系統中的每個系統的關鍵元素，幫助Data Stewards“以優先級方式解決問題。”通過數據，將人員，流程和技術結合在一起，實現了真正的數據治理。

作為粘合劑的數據賦予數據治理權力。對于Cottone，這意味著：

“尋找，理解和信任數據。成為CDO意味著對人，流程和技術充滿熱情。數據治理不僅僅是數據，而是將數據交給每個數據公民，即前線工作人員。“

通過這個口頭禪，Ursula Cottone平衡了數據治理與數據管理，實現了公民的最初使命，“通過快速訪問高質量數據，為客戶提供信心，支持數據驅動的決策，從而為業務合作伙伴創造競爭優勢。”