擁有管理良好的數據資產并不能確切的保證你的生產業務價值。所以你就需要必備跨不同組件和活動的整體視圖。那么這個時候數據治理就顯得尤為重要。

在21世紀中期，企業開始認識到數據分析的前景，以及它如何幫助它們競爭。一場完美的數字風暴正在醞釀中。社會正處于由智能手機、社交媒體、數字娛樂、實時通信和基于消費者的電子商務推動的變革之中。出版物，如經濟學家而哈佛商業評論將這些機會呈現給高管們，認為這些機會是應該加以利用的戰略機遇。

從2009年的金融危機中，企業開始在戰略層面上擁抱其新的數據分析機會。2010年，人們相信，數據-以其所有新的、多樣化的形式-將成為推動創新和競爭優勢所需的燃料。很明顯，企業業務的成功在很大程度上取決于作為燃料的輸入數據的質量。

數據治理

幾年前，政府為了消除安然（Enron）和世通（World com）等重大企會計丑聞所產生的負面影響，嚴格制定了政府報告義務。因而數據治理的學科開始逐漸形成。目前數據治理正逐步完善，其中已經形成了包括將數據轉化為可信和有價值的公司資產所需的流程、組織結構和問責制。

有效的數據治理已經迅速成為數據分析成功的根本推動力。數據治理的范圍包括了：數據資產、策略、生命周期階段、分析用例等在內的流程。在細致定義的范圍內，圍繞存在的數據分配問責和策略。

分析采用

為便于討論，假定數據分析的第一階段采用時間為2008年至2018年。在這一階段，數據治理演變為公司領導角色。它的重點是對界定數據資產的政策遵守情況進行監督和問責。并且制定和執行了改善數據可用性、可理解性、可訪問性、安全性、相關性和質量的政策。任命了首席數據官和首席分析官等角色，為各組織提供一個集中于其數據治理挑戰的企業中心。那么數據治理便從部門角度提升為組織視角。

目前，采用分析技術的新階段正在發展。在數據分析投資中展示可衡量業務價值的更高標準正在迅速達成，并將延續到2018年以后。作為一個分析領導者，你必須面對新的挑戰：理解價值創造的機制，向公司領導者展示可衡量的分析結果。這些新的要求是不斷發展分析、成熟和提高期望的自然結果。

退一步講，我們可以問一些尖銳的問題，例如：“在第一階段的分析中，公司在創造價值方面取得了怎樣的成功。”嚴格地說，從數據的角度來看，有傳聞表明，與十年前相比，企業正在收購、存儲、處理和交付更大的數據量。大數據浪潮將繼續給組織帶來更多的數據。然而，存儲和處理更多的數據并不等于產生更多的價值。隨著第一階段數據治理程序的成熟，企業開始將數據作為一種受治理的企業資產來對待。

然而，僅僅擁有治理良好的數據資產并不能保證您正在產生業務價值。近期發表在麻省理工學院斯隆管理評論(S.Ransbotham，2016年3月)表明，從分析中產生的實際業務價值不再上升。它將以“業務價值、降低成本、收入增長、降低風險”的形式來改變你做出商業決策和采取行動的方式。這一形式可追溯到21世紀中期的數據分析，它承諾是創造增量和可衡量的商業價值。要實現這一承諾，你需要重新設想數據治理。

尋址業務價值

從數據中產生價值需要跨不同組成部分和活動的整體視圖。您可以將此視圖建模為價值鏈，有時稱為值流。價值鏈顯示了不同組成部分和活動之間的依賴關系，所有這些都有助于實現價值創造的最終目標。不過價值鏈跨越組織單位，需要協作和信任才能成功。

簡化的價值鏈可以通過以下依賴關系來描述：

• 價值是通過采取行動創造的。
• 由行動決定。
• 決策是通過分析來識別和評估的。
• 分析是由基本信息支持的。
• 基本信息是通過集成數據元素來創建的。

這意味著價值、行動、決策、分析、信息和數據代表了價值如何從數據流向數據使用到業務操作和結果。這條鏈包括數據、過程、技術、分析模型和人。

有效地從數據分析投資中創造價值需要多個組件(人員、數據、技術和流程)協同工作。這意味著數據分析的協調、規劃和執行必須在價值鏈一級進行，而不僅僅是在數據組件一級進行。

數據治理改造

需要對數據治理進行重新描述，并將其轉化為數據價值治理，這比僅管理數據的傳統觀點具有更廣泛的關注點。數據價值治理包括數據治理的所有組件以及需要治理的更廣泛的“事物”集。這些“事物”是通過定義數據價值鏈來定義的，如果企業要創建所需的業務結果，這些價值鏈必須是成熟的。

從數據治理的早期迭代中吸取的經驗，例如虛擬團隊、責任分配、政策制定、程序執行和執行-需要擴展并與描述數據驅動的業務模型的總體業務戰略相結合，這種商業模式依賴于分析才能成功。

這種擴展的治理形式需要與您的公司戰略相結合，并且必須處理棘手的問題，包括更改管理、技能開發、組織結構、政治、溝通和薪酬模式。

數據價值治理需要貫穿于整個價值鏈，共同為您的公司創造競爭地位。它應該被看作是將您的公司轉變為一個由分析、機器學習和人工智能方面的進步所支持的數據驅動組織的引擎。

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