數據收集是企業執行的最重要的功能之一。通過獲取有關您的客戶，員工，財務等的數據，您可以確保輕松，可靠地訪問有助于指導主要業務決策的信息。

但是，如果您的數據變得不可靠或無效，則可能對您的組織構成重大威脅。您的員工無法訪問指導其日常工作流程的重要信息。而且，如果數據完全無法使用，則數據收集必須從頭開始重新開始。

什么是數據治理（DG）？
數據治理是個人，技術和系統的組合，它們協同工作以保護組織的數據。這可確保數據準確，全面且易于為員工發現。企業使用數據治理來保護其信息并將數據分發給最能使用它的員工。

有許多類型的數據治理屬于其總體保護范圍。我們來看下面部分中的一些示例。

數據治理示例
1.數據可用性
如果您希望您的員工使用您的數據，則需要易于理解。數據應存儲在一個位置，并以簡單，合理的方式進行組織。此外，組織中的每位員工都應了解每項數據的含義，收集方式以及使用方法。

2.元數據
元數據是定性信息，用于描述您在業務中收集的其他數據。它可以幫助您的團隊了解收集某些數據的原因以及與短期和長期目標的相關性。這樣，如果數據被錯放或遺忘，您將獲得解釋每個數據集目的的上下文線索。

3.數據安全
雖然您的大多數數據都應易于訪問，但某些信息將非常私密，只有特定員工才能查看。在這種情況下，數據安全性對于保護數據和決定誰應該訪問數據至關重要。這對于有關工資單或財務的信息尤其有用。

4.數據質量
數據治理最重要的一個方面是確保您的數據可靠且一致。如果沒有，您的團隊可能會做出錯誤的決定，最終導致您的業務損失慘重。始終如一地檢查數據的準確性可以過濾掉錯誤的，過時的或損壞的信息。

5.數據集成
有時，需要合并來自各種來源的數據。在這些情況下，數據集成將此信息分組到一個更大的數據集中，從而提供有關您業務的有意義的見解。通過將數據組合在一起，您可以更清晰地了解組織內不同功能的相互關系。

6.數據保存
您的公司應該有一個決定數據存儲和保存方式的流程。畢竟，一些數據不斷使用，而其他信息可以存檔，甚至刪除。這是有助于建立通用存儲系統以確保相關數據永遠難以找到的地方。

還可以根據您的業務需求和您使用的數據治理類型采用多種數據治理模型。我們在下面的部分中看一些這些模型。

數據治理模型
1.個人的分散執行
此模型非常適合管理和維護所有數據的個人業務所有者。在此模型中，創建和設置數據的同一個人通常是唯一使用它的人。我們可以看到這個模型如何使用下面的圖像播放。

2.團隊的分散執行
此模型還為管理和維護主數據的業務所有者構建。但是，在此模型中，數據由不同團隊的多名員工使用和共享。這樣，如果您的企業有多個辦事處或商店，您可以確保將信息分類并分發給團隊中的每個人。使用下圖查看此模型的工作原理。

3.集中治理
在此模型中，業務所有者或多個業務負責人可以控制主數據。個人或團隊根據來自其他部門的請求控制數據的創建和設置。使用此系統，數據可以集中到團隊負責人，他們可以根據需要向員工分發信息。這對于擁有大量員工并需要規范內部信息共享方式的公司非常有效。

4.集中數據治理和分散執行
最終模型結合了上面列出的系統的不同方面。在此模型中，有一個控制主數據的個人或團隊，但每個團隊都會創建自己的數據集以提供信息。這意味著管理層和團隊成員都負責收集和共享內部數據。這對于希望將數據簡化為管理團隊的大型企業來說非常有用。

現在我們已經熟悉了數據治理是什么以及如何實現它，讓我們來談談在創建數據治理框架時要考慮的一些最佳實踐。

數據治理最佳實踐
1.從小樣本開始。
最好不要使用復雜或長期項目啟動數據治理計劃。你可能會犯錯誤或失去團隊的動力。相反，從一個更小，更易于管理的項目開始，比如分析一個團隊的數據。評估數據的狀態，特別是其收集，存儲和使用情況，然后決定將多少預算投入到計劃中。

2.創建一個專門用于您的計劃的團隊。
如果您希望數據治理有效，那么您需要創建專用于您的程序的角色。該計劃的領導者應具備良好的溝通技巧，并能夠將其重要性傳達給貴公司的其他成員。團隊中的每個人都應該有明確的職責，并確保每個數據治理計劃順利，快速地運行。

3.與外部利益相關者保持透明。
對于業務功能和變更，您應始終與外部利益相關者（客戶，合作伙伴，投資者，供應商等）保持透明。在這種情況下，在將其設置到位之前，應該讓所有人都知道您的數據治理程序。您希望您的利益相關者知道公司數據的安全性和有效性是主要優先事項。

4.為數據治理設定明確的目標。
一旦實施了新的治理系統，為您的計劃設定目標將確保其長期成功。這些目標可以包括保護頂級數據，減少團隊之間的摩擦，降低數據管理成本，以及創建更快的數據輸入流程。無論您的目標是什么，它都應該是可操作的，并包括成功的路線圖。

5.完成后評估項目。
在每個數據治理項目完成之后，您不應該只是背對自己并繼續前進。畢竟，如果項目未能成功實現您的目標，則需要針對下一個計劃進行調整。對您的數據運行一些測試以記錄更改，并與您的團隊討論應簡化哪些流程以及需要重新調整哪些流程。