一 數據治理應是什么
數據治理是當今現代企業面臨的最重要挑戰之一。然而，這是一個廣泛而復雜的話題，即使是經驗豐富的 IT 專家也很容易感到困惑。
數據治理是一種必要的方法，它允許組織通過實施有關數據所有權和使用的嚴格標準、程序和法規來控制其數據。
數據治理的主要目標是實現更好的合規性、更適合數據分析的更高數據質量，并幫助確保一流的業務決策。
數據治理的好處包括降低成本、提高效率、提高安全性以及透明的角色和責任。?

二 數據治理核心原則
數據是幾乎所有企業的支柱，無論是小型、中型還是大型。而且數據產生的速度是過去的很多倍。因此，必須以最高優先級管理數據，以實現預期的業務目標。否則，不受管理的數據可能會毀掉業務。這就是數據治理如此重要的原因。數據治理可以定義為對組織數據的質量、可得性、可用性、安全性和一致性的整體管理。

有一些核心原則可以推動成功的數據治理實施：
將數據視為資產：在任何組織中，數據都是最重要的資產。數據具有真實、有形和可衡量的價值，因此必須將其視為跨組織不同層級的有價值的企業資產。數據是組織決策的關鍵影響因素，因此企業需要確保以謹慎和流程驅動的方式定義、控制和訪問其數據資產。因此，管理層可以對數據的準確性和輸出充滿信心。

數據所有權和問責制：在成功的數據治理過程中，必須明確定義數據的所有權和問責制。在一個組織中，數據必須明確定義為企業級集成，并且只能通過授權流程訪問。由于組織的所有層級都使用數據，因此 IT 部門不應該是唯一的所有者。數據治理的參與必須來自所有部門才能使其成功。

遵循標準化的規則和法規：數據治理流程應遵循標準化的規則和法規，以避免風險和違規行為。組織應該為數據訪問、數據定義、隱私策略和安全標準等事物定義適當的規則和指南。應嚴格遵守這些標準化政策，以避免數據混亂。

一致地管理數據質量：必須從一開始就一致地管理數據質量。必須根據定義的質量標準定期測試企業數據。

變更管理：對于一個組織來說，跟蹤一段時間內的數據變更是非常重要的。因此，數據治理流程應主動定義變更管理活動。

數據審計：數據審計是組織中的標準流程。因此，數據治理流程應支持透明的審計政策。

三 數據治理不是什么
明確數據治理不包含的內容非常重要，通過明確區分什么是數據治理和什么不是，我們將能夠制定有效的數據治理策略，并選擇正確的工具來實施它。

1. 數據治理并非純粹由 IT 驅動
相反，它是一種公司范圍的方法，用于實施有助于數據保護、數據安全、數據標準、數據集成和使用元數據管理的流程。因此，它是一種一致的方法，適用于整個企業的所有數據，而不僅僅是與 IT 相關的數據資產。

2. 數據治理與誰擁有數據無關
數據治理是關于定義和闡明誰通過嚴格執行的角色來控制數據價值本身，例如數據所有者、數據管理員和數據保管人。這也減少了部門之間的孤島心態沖突，因為數據治理提供了跨職能數據。

3.數據治理不是一個快速的項目
我們無法在預定義的時間范圍內從頭到尾執行數據治理策略。這是一個連續的、迭代的過程，其中一個過程一個一個地持續實施。在制定數據治理計劃方面取得最大成功的企業都是根據反饋逐步實施的。

4.數據治理不是低效的官僚主義和不必要的繁文縟節程序
如果實施不當，過度控制會導致決策受阻。然而，真正的數據治理以創建一個健康高效的環境為中心，在這個環境中，決策反映了既定的角色和指導方針。

四 數據治理最佳實踐
1. 沒有高層管理人員的全力支持，切勿嘗試啟動數據治理
數據治理在很大程度上依賴于讓每個人都參與進來，并始終保持溝通渠道暢通。在討論可能出現的潛在問題和挑戰時，所有參與者都必須誠實。

2. 不要試圖一次實施所有數據治理計劃
從小處著手，收集反饋并進行相應調整。數據治理不是一場競賽；這是一個由許多較小的計劃組成的持續過程，其中不斷迭代是成功的關鍵。設定明確的期望和目標以及可實現的目標。

3. 良好數據治理的研究實例
無數組織已經實施了數據治理方法，如果不從他們過去的經驗中吸取教訓，那將是一種浪費。在網上可以找到許多數據治理實施的用例、模板、文獻和成功模型。閱讀他們的推薦書可以幫助您避免一些常見的陷阱。

4.建立關于文檔的明確規則
每當對任何要素或程序有疑問時，可以參閱這些文檔。識別和分配角色，促進所有業務部門成員之間的溝通——數據治理取決于團隊合作和透明度。為利益相關者提供有意義且與業務相關的結果。