数据治理对企业的重要性
已发表: 2022-08-23就像图书馆员负责组织大量书籍一样，组织必须有一套协议来管理他们的业务数据。 无法找到或保护数据是一个危险的先例。 这就是为什么数据治理对任何组织都如此重要的原因。
无论您的企业规模如何，或者您是与远程团队还是混合团队合作，企业的健康状况都取决于数据的安全性和质量。
什么是数据治理？
数据治理为组织提供了一个框架，以确保其数据可用、可用、一致和安全。 这包括创建数据标准和流程，以确保数据管理有效。 数据治理的目标是保证数据安全、数据质量和合规性。
数据治理是整体的，因为它涉及组织的人员、流程和信息技术部门。 它的任务是在整个企业中创建一致的数据使用。 为此，数据治理策略实施实践以确保将数据作为资产进行管理并转化为有意义的信息。
什么是数据治理策略？
数据治理策略决定了数据在组织中的定义、存储和访问方式。 因此，创建数据治理策略意味着构建一个数据管理框架，为整个数据生命周期设置要求、程序、角色和职责。
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数据治理角色
当然，数据治理策略不会自行执行。 这就是数据治理团队成员进来的时候。这里简要概述了创建和管理数据治理模型所涉及的主要角色。
- 首席数据官：首席数据官或数据管理负责人在执行级别监督数据治理计划。 CDO 的主要职责包括建立数据治理框架以及为该计划确保资金和人员配备。
- 数据所有者：数据所有者负责收集和定义组织内特定责任领域的数据要求。 然后他们将这些要求传达给数据管理员，然后由后者监控数据生命周期。
- 数据管理员：数据管理员确保遵循数据所有者设定的既定数据管理标准和要求。 此人还将监控过程并根据需要提出改进建议，通常在信息技术项目管理软件的帮助下。 他们的角色可以分为业务数据管理员和技术数据管理员。
- 数据架构师：数据架构师创建数据模型，并根据数据所有者和数据管理员的指示定义 IT 系统如何存储、访问和集成数据。
- 数据质量经理：顾名思义，数据质量经理负责处理与数据质量相关的所有问题，例如质量指标、方法、标准和途径。 他们与数据所有者和管理员密切合作。
- 数据文档经理：数据文档经理记录有关数据治理框架的所有内容，包括数据要求、标准、角色和职责。
数据治理原则
这些数据治理原则适用于任何数据治理策略，它们充当有效数据管理的规则。
问责制
为了确保数据得到管理以支持业务目标，必须有问责制。 数据治理系统不只是在没有监督的情况下启动和工作。 必须有指定的数据所有者和数据管理员来管理、监控和报告信息质量。
透明度
在数据管理中，透明度在于建立一个框架，让信息清楚地流向团队成员，以便他们了解任何变化。
在数据治理中，还应该有一个基准来衡量。 没有基线，任何参考都不会锚定上下文，因此在透明度或提出改进方面没有用处。 考虑数据治理的一个好方法是将其比作质量控制，两者都可以在全面质量管理中发挥重要作用。
法规遵从
也可能存在违反监管规定的风险。 只有当数据具有透明度以帮助引导组织走在可能复杂的法律边界的右侧时，才能避免这种性质的罚款。
数据管理
数据管家主要负责确保数据的质量保持高水平，这意味着准确、可访问、一致、完整和更新。 数据管理员不必是个人，而是一个负责维护数据治理任务的团队。
该团队通常由数据库管理员、业务分析师和其他了解组织内数据上下文的人员组成。 数据管理员与管理整个数据生命周期的人员合作，以确保数据符合组织的数据治理策略。
数据质量标准
数据质量是大多数数据治理任务的驱动力。 质量意味着组织的整个数据结构的准确性、完整性和一致性。 数据质量的一部分是数据清理或数据清理，它识别、关联和删除重复数据。
维护任何数据治理计划的数据质量都需要数据编辑器、数据挖掘工具、数据差异实用程序、数据链接工具、工作流和项目管理工具。
数据治理工具
软件工具可以帮助您的公司执行良好的数据治理实践。 查看下面一些更常见的数据治理软件的简短列表。
- Azure Purview： Azure Purview 是提供统一数据治理的 Microsoft 产品。 它可以自动化数据发现，提供数据资产的统一地图等等。
- Collibra： Collibra 是一种工具，旨在使您的团队与准确的数据保持一致。 它是可扩展的，在云上具有直观的工作流程和连接数据应用程序的开放和灵活的架构。
- SAP Master Data Governance： SAP Master Data Governance 是一款用于数据管理的应用程序，可在您的域中创建一个有凝聚力的主数据策略。 它简化了企业数据管理，提高了数据准确性并降低了成本。
数据治理的好处
有许多目标是通过数据治理和遍历业务的总体要点来定义的。 更大的目标是帮助组织中的那些人接受数据治理的过程。 下面概述了一些好处。
知情决策
良好的数据治理将有助于决策。 这将使决策者更有信心，因为他们的决策基于一致和可靠的数据。
法规遵从
也可能存在违反监管规定的风险。 只有当数据具有透明度以帮助引导组织走在可能复杂的法律边界的右侧时，才能避免这种性质的罚款。
安全
任何数据治理计划的主要目标之一是安全性。 这包括定义和验证数据分发策略的要求，还保持警惕可能危及敏感数据的外部网络攻击、内部设备故障或崩溃。 这一切都应该纳入业务连续性计划，任何公司都不应该没有。
盈利能力
数据可以货币化已不是什么秘密，数据治理有助于充分利用潜在收入。 公司的数据总是有赚钱的潜力，而这种潜力更有可能通过有效的数据治理来实现。
问责制
为了确保对数据进行管理以支持这些目标和其他目标，必须有问责制。 系统不会在没有监督的情况下启动和工作。 必须有专人负责管理、监控和报告信息质量。
高效维护
必须管理数据以实现任何目标。 因此，制定数据治理计划有助于为主管提供实现组织已决定的任何目标的手段。 自然，任何数据治理计划都应该是有效的。 这避免了必须两次走同一条路或重新设计尚未完全考虑过的东西。
可用性
将数据提供给组织中所有需要它的人也将有助于培养更好、更有效率的员工。 他们必须清除的障碍越少，数据越安全和准确，由此产生的工作就越好。
可测量性
在数据治理中，还应该有一个基准来衡量。 没有基线，任何参考都不会锚定到上下文，因此在提出改进方面没有用处。 考虑数据治理的一个好方法是将其比作质量控制，两者都可以在全面质量管理中发挥重要作用。
数据治理是一门帮助公司评估、管理、使用、监控、改进、维护和保护数据的学科。 数据治理有其自身的内在目标，以决定信息相关流程的商定权利和问责制。
数据治理的实施
在任何组织中实施数据治理的第一步是确定流程的所有者，即监督流程的保管人，也称为数据管理员。 此人或团队将帮助定义存储、存档、备份和保护数据免受内部问题、盗窃或攻击的流程。
制定了一套标准和程序来确定授权人员如何使用数据。 此外，还制定了一套控制和审计程序，以确保监督持续进行并符合公司和政府政策。
一个持续的过程
数据治理不是一次性的解决方案，而是一个不断被监控、报告和改进的过程，以便与技术、监管和行业标准保持同步。
为了完成这一切，组建了一个团队来实施处理数据的政策和程序。 团队可以由各种个人组成，从业务经理到数据经理以及其他员工甚至相关的最终用户。
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