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智能數據治理平臺

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數據治理運營:差距

時間:2019-02-14來源:億信華辰瀏覽數:848


十年前,顧問必須提高認識并教育客戶治理;?強調監管風險,合規要求,處罰等。這更像是出售保險產品。今天,全球組織都了解數據治理(DG)是什么,它的好處以及不管理數據的風險。實際上,大多數組織都有實施數據治理的計劃/策略。但是,在運營方面,組織遠遠落后。如果資金和高層管理人員的承諾不是障礙,那么什么阻礙了運營?

  • “這些建議不是為滿足組織需要而量身定制的嗎?
  • “運營模式/實施路線圖缺乏細節嗎?”
  • “實際的實施可行性是否受到質疑?”
  • “訓練和/或對失敗的恐懼是什么原因?”

本文是由兩部分組成的系列文章中的第一部分,該系列文章介紹了阻礙或減緩數據治理實施和運營的一些關鍵人員,流程和技術方面。

一切都從哪里開始?

2000年初,“資產”一詞代表除了“數據”以外的所有業務;?比如對技術,基礎設施,勞動力等的投資。企業需要一段時間才能理解其組織的骨干是“數據”,他們的競爭優勢與數據質量,管理和治理成正比。

隨著組織的發展(有機和無機)并且需要一種有效和控制成本的方法,對數據治理的需求變得至關重要。為了加劇這個問題,組織中的數據消費者開始創建影子市場[1]并在其桌面上本地處理數據以進行報告和洞察。這種影響是巨大的,因為用戶現在可以隨意操縱和發布數據,沒有問責制和所有權。此外,這使組織容易受到數據竊取,數據處理不當,錯誤(監管)報告和錯誤見解/決策的影響。

解決方案的一個解決方案是治理,因為它有助于流程優化和標準化,所有權和責任,提高效率以及控制快速的企業架構中斷。因此,組織開始投資于圍繞數據治理制定戰略,分配預算并確定利益相關者以推進治理計劃。在某些情況下,創建了首席數據官(CDO)角色并加入了該角色。

實施治理需要什么?

事實上,戰略更像是理論,它只能作為運營的指南。實施該戰略需要在組織內的多個層面上進行大量的理解,溝通,支持和協作。至少,運營需要管理(人員和流程)和工具(技術)的行為來支持治理的各個方面。簡而言之,

  1. 無論組織中的級別如何,所有相關利益相關者都可以安全地獲得支持。采用的實施方式對此有深遠的影響。這三種風格是:
    • 入侵或強迫:業主和管家被告知他們的新職責,這更多地是他們現有職責的補充。這種風格在監管嚴格的行業中很常見,例如銀行和金融服務,其中治理至關重要。這種風格具有很高的抵抗率,因為治理被視為開銷。此外,擁有老齡化員工的組織發現很難實現這種風格。
    • 部分入侵或被動:只有某些關鍵過程,控制和責任被強加給所有者和管家。根據文化,復雜性,利益相關者可用性,選擇管理權的個人等各種參數,這種風格可以成功運作。
    • 非侵入性或混合性:與數據的關系定義了誰將成為所有者和管家。這是推薦的樣式,因為責任直接與其現有的作業功能和與數據的關系相關聯。此外,這種款式在三種款式中具有最高的采用率/買入率。
  2. 一起解決治理(人員,流程和技術)的三個組成部分。雖然在實施時,可以一次一個地處理這些組件,但在操作期間,它們必須一起使用。例如,在沒有技術組件的情況下解決人員和流程組件可能導致挫敗感,低效率和高操作成本。同樣,由于缺乏標準化和控制,在沒有流程的情況下擁有人員和技術組件可能會導致混亂和混亂。
  1. 接受數據治理是一段隨著時間的推移而發展的旅程。
    • 采用分階段方法進行試點推廣
    • 在擴展到其他數據域和業務單位時微調流程

需要轉彎的地方?

調查方法

該調查包括研究分布在銀行和金融服務,保險,醫療保健,能源和公用事業,零售,技術,通信和制造領域的19個組織。這些組織處于不同的成熟度和實施進度。分析模式:調查和與主題專家的交互相結合,接近各個客戶位置的數據管理。


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