大多數公司都采用零碎，隨意的方式收集和存儲數據。公司采用孤立的方法獲取數據并不罕見，每個部門都自己收集數據并設計自己的管理規則。從整體上看，公司可能會將相同的數據用于不同的目的。如果沒有數據治理框架，工作人員往往會重復工作，因為沒有指定的方法從中央來源查找所需信息。
在金融危機和安然等大公司倒閉之后，各國政府和監管機構更深入地研究了企業收集的數據類型，并尋找確保企業收集準確，可靠數據的方法。“ 薩班斯 - 奧克斯利法案”以及其他法規促使董事會成員和高管了解推動其業務的數據，并對其公司提供的數據負責。
正是通過這些事件，企業開始意識到他們需要制定一些管理和存儲數據的準則和規則。數據治理是構建管理企業數據的模型的過程，以及用于在整個組織中創建和操作數據的系統。數據治理需要使用多個現有平臺或程序。
在創建數據治理框架之前，公司需要知道他們的數據在哪里以及如何在整個組織中以各種身份使用它們。這個過程本身就是一些組織的一項重大任務。公司需要查看誰擁有數據，解決數據中的不一致問題，并提供有關大數據需求的解決方案。
數據治理必須考慮標準，策略和可重用模型。管理團隊需要為所有類型的活動創建規則和指南。數據治理框架設置如何管理數據，使用數據和解決數據問題的參數。這些流程可降低成本和復雜性，同時協助公司管理風險并保持合法合規性。
從本質上講，數據治理框架是業務與IT相遇的地方。擁有良好的數據治理框架將支持集中決策。數據治理以及公司管理它的程度也可能在收購時成為一個問題。
什么是數據管理？
數據管理為數據治理增加了另一個維度，使其復雜化。公司需要培訓員工某些類型的數據不屬于公司或屬于他們，而是屬于其他人或組織。員工必須對數據有一個健康的尊重，并鼓勵他們采用有關數據的管理思想。
隨著公司圍繞數據治理制定管理政策和流程，他們需要考慮這些政策和流程如何與企業文化保持一致。公司的數據治理方法必須考慮到他們如何管理數據，以便不斷滿足業務需求，同時提高數據的質量和一致性。
實現這一目標的最大挑戰之一是確定誰擁有數據，如何定義數據，如何克服不同部門定義中的不一致以及如何使用大數據來支持質量決策。此外，某些業務部門或個人員工可能不愿意遵守或執行公司的數據使用政策。
開發數據治理框架
數據治理框架項目的開始可能有幾個來源之一。通常，管理人員意識到需要數據治理框架并從上到下開始努力。開發數據治理框架也可能是合規需求或現有業務項目的一部分。無論項目如何開始，新的努力都有助于找到有興趣領導，支持或倡導項目的員工。
要使一個新的數據治理項目取得成功，公司的文化必須支持該項目，并了解它如何支持集中決策。涉及的人員，包括業務主管和經理，需要將項目視為IT問題。業務部門和IT部門必須在項目上一起工作。盡管可能很困難，并且面臨許多挑戰，但所涉及的人員需要愿意將項目看作
不僅僅是一項學術活動，并致力于將這一過程視為成果。重要的是要認識到并承認組織結構是分散的，團隊需要多個協調點。
開發數據治理框架是一個需要時間的過程 - 有時需要幾年時間。公司應該計劃花足夠的時間仔細規劃其數據治理框架。他們應該尋求合適人員的幫助，并注意識別和使用適當的工具和技術。好消息是，幾乎所有企業都有一些數據和一些系統。通常沒有必要從頭開始。
企業產生大量數據。從事數據治理框架工作的團隊需要考慮他們擁有的所有人員，流程和技術，并共同努力，找到將他們的努力結合起來管理一個系統內所有數據的方法。日期治理團隊必須分兩部分 - 戰略和執行- 來開發框架。
數據治理框架必須涉及數據管理過程的所有部分，包括數據庫，數據模型，單個技術以及創建和保留數據的人員。團隊需要弄清楚如何在應用程序中復制規則以創建更快，更好的解決方案。
開發數據治理框架是現代治理戰略的一部分。將如此多的員工和戰略家聚集在一起需要一個高度安全的現代董事會治理體系，如BoardEffect。最后，考慮開發數據治理框架是一個持續的過程，需要對其進行長期效率和有效性評估。
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