資料治理
資料治理的15種最佳實踐方法及目標
所有組織都需要計劃如何使用資料，以便在整個企業中對資料進行一致的處理，以支援業務成果。
這意味著成功做到這一點的組織會考慮各個方面來確保安全性和合規性，而且可以從整個企業收集和儲存的所有資訊中提取價值，從而提高業務績效。
根據《2019年資料管理狀況》，資料治理是2019年全球組織的五大戰略計劃之一。由於機器學習和AI等技術趨勢依賴於資料質量，並且隨著全球數字化轉型計劃的推進，這種趨勢可能不會很快改變。
因此，我們希望提高資料治理的意識，以幫助那些關心資料質量的人更多地瞭解資料治理的作用如何影響當今的業務環境，利益相關者和公司目標。
15個數據治理最佳實踐
1.
從小處開始。
與業務的各個方面一樣，不要試圖翻江倒海。力爭快速獲勝，並隨著時間的推移建立信心。
2.
設定清晰，可衡量且具體的目標。
在達成目標後進行慶祝，並以此來贏得下一個勝利。
3.
定義所有權。
沒有所有權，資料治理框架將無法成功。
4.
確定相關角色和職責。
資料治理是一個團隊協作，其中包含業務各個部門的可交付成果。
5.
教育利益相關者。
儘可能使用業務術語並將資料治理學科的學術部分轉換為對業務能理解的內容。
6.
專注於運營模式。
資料治理框架必須整合到您在企業中開展業務中。
7.
規劃基礎架構，體系和工具。
您的資料治理框架必須是企業體系結構，IT環境和所需工具的組成部分。
8.
制定標準化的資料定義。
必須在集中化與敏捷本地化之間取得有效的平衡。
9.
識別資料域。
從資料域開始，在付出和回報之間獲得最佳比率，以提高資料治理的成熟度。
10.
識別關鍵資料元素。
專注於最關鍵的資料元素。
11.
定義控制度量。
將它們部署在最有意義的業務流程，IT應用程式和報告中。
12.
建立業務案例。
確定提升資料治理成熟度後與增長、節省成本、風險和合規性相關的的優勢。
13.
利用指標。
專注於一組有限的資料質量KPI，可以與企業內的總體效能KPI相關。
14.
經常交流。
資料治理從業者認為，交流是該學科最關鍵的部分。
15.
付諸實踐，而非專案。
一方面，您可以從其他從事資料治理之旅的人那裡學到很多東西。但是，每個組織都不同，您需要從無意識的成熟階段一直到有效的成熟階段的必殺技，一路調整資料治理實踐。
以上就是15個數據治理最佳實踐
什麼是資料治理？
資料治理是一組原則和實踐，可在整個資料生命週期中確保高質量。
根據資料治理研究所（DGI）的說法，這是一個實用且可操作的框架，可幫助任何組織中的各種資料涉眾識別並滿足其資訊需求。
DGI堅持認為，企業不僅需要用於管理資料的系統。他們需要一個完整的規則系統，以及流程和規程，以確保每個工作日始終遵循這些規則。對於任何治理系統而言，這都是一個很高的要求。Profisee平臺之類的工具使工作變得更加輕鬆。
這足以使我們開始資料治理。
為什麼要資料治理？
資料正在成為決定企業成功的核心企業資產。數字化轉型無處不在。如果您能夠管理資料，則只能利用資料資產併成功進行數字轉換。這意味著必須部署適合您的組織以及未來業務目標和業務模型的資料治理框架。該框架必須控制此過程所需的資料標準，並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。
一個管理良好的資料治理框架將為組織在組織中多個級別的數字平臺上執行的業務轉型奠定基礎：
管理
：對於高層管理人員，這將確保對公司資料資產，其價值及其在不斷變化的業務運營和市場機會中的影響進行監督
財務
：對於財務而言，這將確保一致且準確的報告
銷售：
對於銷售和市場營銷，這將使您能夠可靠地瞭解客戶的偏好和行為
採購：
對於採購和供應鏈管理，這將加強基於資料探勘和業務生態系統協作的成本降低和運營效率計劃
生產：
對於生產來說，這對於部署自動化至關重要
法律：
為了遵守法律，這將是滿足日益增長的法規要求的唯一途徑
資料治理的好處
如果您設法做到了這一點，那麼好處可能顯而易見。資料治理意味著更好，更精簡，更乾淨的資料，這意味著更好的分析，這意味著更好的業務決策，這意味著更好的業務結果。更好的市場定位。在您的空間中分享心智。聲譽。更高的利潤率（每個人都喜歡這一點）。
資料治理的目標
當然定義很重要，但是行動更重要。現在我們知道了。我們要怎麼做？
這裡有幾種可能性：
根據
與企業使用資料資產的所有各種目的一致的可信賴資料，做出一致，自信的業務決策；
透過
記錄資料資產的沿襲以及與資料相關的訪問控制，滿足法規要求並避免罰款
透過
建立資料所有權和相關職責來提高資料安全性；
定義
和驗證資料分發策略，包括相關內部和外部實體的角色和責任；
使用
資料來增加利潤（每個人都喜歡這一點）。資料貨幣化始於以最佳方式儲存，維護，分類和訪問資料；
分配
資料質量職責，以衡量和跟進與企業內部總體績效KPI相關的資料質量KPI；
不必
為每個計劃目的清理和整理資料，從而更好地計劃；
透過
擁有可信的，標準化的並且能夠滿足多種目的的資料資產來消除返工；
透過
提供滿足所需資料質量閾值的資料資產來最佳化員工效率；
透過
逐步提高資料治理成熟度來評估和改進；
承認
取得的成就並繼續前進，以確保利益相關者的持續承諾和廣泛的組織支援。
這些只是偉大的資料治理可以完成的幾件事。最重要的是，我們要麼想做這些事情以增長，要麼我們必須做它們以滿足法規要求。不論是何原因，最終結果不會做這些事情是一樣的。如果我們有錯誤的資料，那麼我們會做出錯誤的決定，直到後來，我們才意識到這些錯誤的決定。