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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據治理的十五個最佳實踐

時間：2020-07-31來源：知乎瀏覽數：853次

數據治理是什么？
數據治理是一套原則和實踐，以保證數據在完整生命周期中的質量。

數據治理研究所（DGI）認為，它是一套切實可行的框架，幫助任何組織的各種數據利益相關方識別并滿足其信息需求。DGI認為，企業不僅需要管理數據的系統還需要一套完整的規則體系，并通過流程和程序來確保這些規則都得到遵守。對任何治理系統來說，這都是一項艱巨的任務。Profisee平臺這樣的工具則可以使這項工作更加容易。

數據正在成為決定企業成功的核心企業資產。數字化轉型在世界各地都被提上了日程。如果能夠管理你的數據，就可以利用數據資產并成功進行數字化轉型。這意味著必須部署適合組織發展、未來業務目標及業務模型的數據治理框架。該框架必須控制此過程中所需的數據標準，并在組織內部以及公司運營所在的業務生態系統中委派所需的角色和職責。

數據治理最佳實踐
一方面，你可以從其他從事數據治理過程中進行學習。但是，每個組織都是不同的，你需要從無意識的成熟階段到有效的成熟階段中，一路調整數據治理實踐。

本文列舉了15個通用的最佳做法：
1、從小處開始。在商業的方方面面，不要眼高手低。力爭快速獲勝，并隨著時間的推移建立雄心。
2、設定清晰、可衡量且具體的目標。你無法控制無法測量的內容。達到目標時去慶祝，并以此來贏得下一個勝利。
3、定義所有權。沒有企業所有權，數據治理框架就無法成功。
4、確定相關角色和職責。數據治理是一個團隊合作，其中包含來自業務各個部門的交付成果。
5、教育利益相關者。盡可能使用業務術語，并將數據治理學科的學術部分轉換為業務上下文中有意義的內容。
6、專注于運營模式。數據治理框架必須集成到企業中開展業務的方式中。
7、地圖基礎架構、體系結構和工具。你的數據治理框架必須是企業體系結構、IT環境和所需工具的合理組成部分。
8、制定標準化的數據定義。必須分清什么需要集中管理，哪些需要敏捷化及本地化管理，并在兩者之間取得平衡。
9、識別數據域。從數據域開始，在產生的影響和付出的行動之間獲得最佳比率，以提高數據治理的成熟度。
10、識別關鍵數據元素。聚焦最關鍵的數據元素。
11、定義控制度量。將這些部署在最有意義的業務流程、IT應用程序和/或報告中。
12、建立商業案例。確定與增長、節省成本、風險和合規性有關的數據治理成熟度不斷提高的優勢。
13、利用指標。聚焦于企業通用績效相關的有限的數據質量KPI。
14、經常交流。數據治理實踐者認為，交流是該學科最關鍵的部分。
15、這是一種實踐，而不是項目。

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