企業領導者必須為其數據治理工作提供組織支持。

時鐘倒計時到5月25日通用數據保護法規（GDPR）的生效日期。在最后期限之前，組織需要確保它們已準備好數據治理。

我們將繼續關于數據治理五大支柱（DG）的博客系列。今天，我們將探索數據治理，組織支持的第二個支柱，以及為什么它對確保DG成功至關重要。

在現代的，數據驅動的商業世界中，數據是組織最寶貴的資產，成功的組織也是如此。在這方面，我們可以將數據治理視為資產維護的一種形式。

例如，在生產設施中采用生產線。組織了解設備維護是一個重要且持續的過程。他們要求使用設備的員工接受適當的培訓，確保其清潔，安全，并在不濫用的情況下正常工作。

他們這樣做是因為他們知道維護可以防止，或者至少推遲維修，這可能代價高昂，并導致停機時收入損失。

組織支持：信息生產線

盡管數據具有無形性質，但可以而且應該應用相同的維護實物資產的想法。畢竟，數據驅動的業務本質上是數據生產線的信息。數據通過管道/組織創建和移動，最終帶來收入。

在這方面 - 與生產線上的機器和使用它的人一樣 - 每個使用數據的人都應該參與維護和管理它。

數據治理不善會導致生產線維護不善等類似問題。如果沒有妥善保管，那么整個業務的影響就會滲透。

如果DG計劃失敗，數據發現將變得更加困難，從而減慢數據在管道中的行程。

業務術語表中的不一致導致數據單元具有較差或沒有上下文。這又導致相關用戶不知道如何組合以創建值得使用的信息的數據單元。

此外，也許最令人討厭的是，如果組織的權限系統管理不善，那么錯誤的人就可以訪問數據。這可能導致未經批準的變更，或者根據GDPR，嚴重的罰款 - 最終減少客戶信任，股價下跌和失去光澤的品牌。

Facebook及時提醒我們，如果數據治理的重要性被低估，那么數據治理的重要性和潛在的影響范圍。Facebook對第三方供應商如何使用和使用其數據缺乏了解，將其置于熱門公關水中（簡而言之）。

報告顯示有5000萬用戶受到影響，雖然這遠遠不及歷史上最大的泄漏（甚至在最近的歷史中，見：Equifax），但它證明了數據泄露的聲譽損害是廣泛的。隨著GDPR的快速臨近，這一成本只會升級。

至少，組織需要證明他們已采取必要措施來防止此類違規行為。這需要了解他們當前擁有的數據，位置以及具有訪問權限的任何第三方如何使用它們。這就是數據治理的用武之地，但要使其發揮作用，許多組織需要進行文化變革。

文化的變遷

促進組織對數據治理的支持可能需要改變組織文化。

這一點在僅采用數據治理1.0方法的組織中尤為明顯，在這種方法中，DG從更廣泛的組織中分離出來并被視為“IT問題”。這種方法否認數據治理計劃需要在數據中運行所需的業務環境驅動的組織。

數據治理主要基于三個知識體系：數據字典，業務術語表和數據使用目錄。要使這三個知識體系完整，他們需要更廣泛的業務投入。

實際上，無數過去的DG實施失敗案例可歸因于缺乏組織數據治理支持的組織。

例如，讓IT部門記錄和組裝業務術語表自然會導致不一致。在這種情況下，IT部門的任務是為他們通常不了解的術語創建業務術語表，不了解其背景，或者不認識應用程序或其含義。

這種方法先發制人地推動了這一舉措，從一開始就排除了成熟數據治理舉措的增值效益。

在erwin的2018年“數據治理狀況報告”中，它發現IT部門繼續為40％的組織負責數據治理。數據治理預算來自20％的組織的審計和合規職能，而企業僅在調查的公司中占8％。

為了避免上述陷阱，企業領導者需要在整個組織中灌輸數據治理文化。這意味著將DG視為一項戰略舉措，并通過固有的組織和財務支持作為一項持續的實踐進行投資。

為此，組織傾向于高估可以衡量的事物，并低估無法衡量的事物。大多數組織都希望量化數據治理的價值。作為文化轉變的一部分，組織應為企業數據治理計劃制定業務案例，其中包括ROI計算。

通過將其投資限制在部門預算中，數據治理必須與其他部門的優先事項相抗衡。作為一項長期舉措，它往往會失去短期收益。

當然，這意味著企業領導者需要大量投資并參與數據治理本身 -?這本身就是數據治理準備的支柱。

理想情況下，組織應實施協作數據治理解決方案，以促進使DG工作所需的組織范圍內的工作。

在實現跨部門協作的意義上協作，以便整個組織的數據資產可以被考慮，但也意味著它與使數據治理有效和可持續的其他工具一起工作 - 例如，企業架構，數據建模和業務處理。

我們將這種無所不包的方法稱為“企業數據治理體驗”或“EDGE”。它是Data Governance 2.0方法，旨在反映如何在現代企業中使用數據，以實現更好的控制，上下文，協作和價值創造。