数据治理：它是什么和最佳实践

所有企业都必须确定他们将如何使用数据并全面一致地处理数据以支持业务成果。 今天的公司从多个来源收集大量数据，数据治理有助于风险管理、价值最大化和降低成本。

数据治理包括公司管理和保护其数据资产所需的人员、流程和技术工具。 这完全取决于您如何处理公司收集的信息。 有效时，它可以确保数据正确、一致并以正确的方式进行管理。

它形成了在整个组织中管理数据的框架，并为有效利用可靠数据提供了机会。 这篇文章通过一些最佳实践定义了数据治理。

什么是数据治理？

数据治理是企业用来控制组织数据的管理、分发和安全的规则和程序的集合。 其任务包括：

• 创建基础设施和技术。
• 设置和管理流程和规则。
• 确定组织中的哪些员工或职位有权力和责任处理和保留某些数据类型。

合规性取决于您管理数据的能力。 系统将关心事物的存储、移动和安全方式。 但人为确保政策制定，程序健全，技术得到管理，数据得到保护。

数据治理的关键组成部分

在做出正确决策时，组织会受益于良好的数据治理。 精心设计的计划包括治理团队、指导委员会和数据管理员。 这也是关于如何使用数据的规则。

以下是适当数据治理的一些关键组成部分：

• 诚实：计划中的每个人都应该对数据治理决策的局限性、挑战和其他影响保持诚实和开放的态度。

• 数据质量：它是数据源管理的基础。 任何数据驱动型组织的基石都是准确、完整和可靠的数据的集合。 数据治理需要高质量和一定强度的数据。

• 数据安全：数据安全是根据数据源带来的风险级别对数据源进行分类和分类的技术。 它确保在用户交互和安全程序之间建立安全访问通道。

• 数据管理：它指导、监控和帮助利用数据源，并以易于访问的方式为业务用户实施高质量的数据做出贡献。

• 数据清晰度：出于数据安全目的，它建议访问和使用组织数据的个人对其行为负责。 用户可以找出他们的数据在企业界的来源。

数据治理的好处

数据治理是组织管理和控制数据及其使用方式的一组方法。 它需要创建内部数据标准和规则并实施它们以确保数据正确、一致和正确使用。 以下是公司可以从可靠的数据治理计划中获得的一些好处。

质量保证

干净的数据是卓越的数据治理计划的结果。 当数据的监督共享时，会定期清理、更新和丢弃。 处理数据很困难，但如果您的数据管理人员使所有内容保持最新且相关，那么这项工作可能会容易一些。

一个好的数据策略可以帮助组织发现和跟踪有用的信息，并消除无用、旧的或冗余的信息。 当多人输入数据时，有些数据会重复或不准确。 您的数据策略应帮助您的团队减少错误并生成单一来源的高质量数据。

更好的业务决策

强大的数据治理使组织内的所有授权用户都可以访问相同的数据，从而消除了在企业内部形成数据孤岛的可能性。 正因为如此，用户和决策者将对数据有更高的信心，因此，他们将对基于该信息的决策更有信心。

遵守法规、法律和行业标准

如果您建立了一个系统，您的企业将更容易遵循最新的法律要求。 它确保人们遵守法律并使他们不必因违反规则而支付罚款或处罚。 此外，确保满足当前的监管标准可以保护敏感的业务信息不被不应该拥有的人获取。

减少开支

数据治理将使审计更快、更容易，并改善日常运营。 您可以减少错误或过时的基于信息的决策造成的浪费。 此外，密切关注当前活动、库存和可用员工可以帮助您更好地为客户服务。

数据治理的最佳实践

可以以既顺畅又高效的方式执行有效的数据治理。 您应该遵循以下一些最重要的最佳实践列表。

• 从小处着手，但要突出：人员、流程和技术都是数据治理的关键部分。 在计划和执行数据策略时，您应该记住这些事情。 从小处着手，逐步了解全局。 每个部分都应以之前的部分为基础，以制定全面的数据治理策略。 人应该是第一位的，然后是过程，最后是技术。
• 设定明确、可量化的目标：设定清晰、可衡量和具体的目标。 不能测量的东西就不能控制，就这么简单。 当目标完成时，庆祝成功并将其作为取得进一步胜利的动力。
• 让利益相关者参与：要制定数据治理政策，您将需要公司高层领导的支持。 您可以让利益相关者做一些事情，以确保公司中的每个人都使用您的治理计划。
• 设置数据治理团队角色：必须建立角色、职责和所有权结构，才能实施有效的程序。 创建和管理数据的人是最了解数据的人。 数据管理者应与所有者合作，帮助指导他们并使沟通更容易。 您的数据治理团队需要有来自不同部门的成员，并且能够推进您的数据治理计划。
• 考虑非托管数据：一些最有价值的数据位于文件、文件夹和共享中。 但是，这些数据通常比您的托管数据面临更大的风险。 确保您的数据管理计划包括非结构化数据。
• 分类和标记数据：为元数据设置标准，帮助您的企业实现其目标并允许多次使用数据。 治理的主要目标之一是标准化，如果没有数据分类和标记，这将很难实现。
• 使用指标跟踪进度：必须衡量计划的成功。 在引入数据策略之前，定义您的度量。 这使您能够从当前的数据管理程序开始。 定期遵循原始指标。 这显示了进展并确保您的数据治理最佳实践在实践中有效，而不仅仅是在理论上。
• 定期沟通：在数据治理计划或程序中，沟通无处不在。 无论是强调成功还是失败后的改革，清晰而频繁的沟通对于展示战略的有效性至关重要。
• 为它制定一个商业案例：为为什么应该这样做创建一个商业案例。 确定不同程度的数据治理成熟度的好处，包括与增长、成本节约、风险和合规性相关的好处，然后报告您的发现。
• 最大化自动化：为确保数据治理项目的成功，您应该自动化所有可以自动化的内容，包括工作流、审批程序、数据请求、权限请求以及您能想到的任何其他内容。 自动化不仅可以节省时间和金钱，还可以保证持续实施治理。

结论

数据治理框架使您的公司能够以更高的生产力水平运营。 这不是一次性的项目； 这是一个持续的过程。 可靠的程序可确保您组织的数据安全、标准化和准确。 此外，程序本身需要根据贵公司管理的数据量、性质和特征的变化进行定期审查和更新。

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