數據治理對企業的重要性
已發表: 2022-08-23就像圖書館員負責組織大量書籍一樣，組織必須有一套協議來管理他們的業務數據。 無法找到或保護數據是一個危險的先例。 這就是為什麼數據治理對任何組織都如此重要的原因。
無論您的企業規模如何，或者您是與遠程團隊還是混合團隊合作，企業的健康狀況都取決於數據的安全性和質量。
什麼是數據治理？
數據治理為組織提供了一個框架，以確保其數據可用、可用、一致和安全。 這包括創建數據標準和流程，以確保數據管理有效。 數據治理的目標是保證數據安全、數據質量和合規性。
數據治理是整體的，因為它涉及組織的人員、流程和信息技術部門。 它的任務是在整個企業中創建一致的數據使用。 為此，數據治理策略實施實踐以確保將數據作為資產進行管理並轉化為有意義的信息。
什麼是數據治理策略？
數據治理策略決定了數據在組織中的定義、存儲和訪問方式。 因此，創建數據治理策略意味著構建一個數據管理框架，為整個數據生命週期設置要求、程序、角色和職責。
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數據治理角色
當然，數據治理策略不會自行執行。 這就是數據治理團隊成員進來的時候。這裡簡要概述了創建和管理數據治理模型所涉及的主要角色。
- 首席數據官：首席數據官或數據管理負責人在執行級別監督數據治理計劃。 CDO 的主要職責包括建立數據治理框架以及為該計劃確保資金和人員配備。
- 數據所有者：數據所有者負責收集和定義組織內特定責任領域的數據要求。 然後他們將這些要求傳達給數據管理員，然後由後者監控數據生命週期。
- 數據管理員：數據管理員確保遵循數據所有者設定的既定數據管理標準和要求。 此人還將監控過程並根據需要提出改進建議，通常在信息技術項目管理軟件的幫助下。 他們的角色可以分為業務數據管理員和技術數據管理員。
- 數據架構師：數據架構師創建數據模型，並根據數據所有者和數據管理員的指示定義 IT 系統如何存儲、訪問和集成數據。
- 數據質量經理：顧名思義，數據質量經理負責處理與數據質量相關的所有問題，例如質量指標、方法、標準和途徑。 他們與數據所有者和管理員密切合作。
- 數據文檔經理：數據文檔經理記錄有關數據治理框架的所有內容，包括數據要求、標準、角色和職責。
數據治理原則
這些數據治理原則適用於任何數據治理策略，它們充當有效數據管理的規則。
問責制
為了確保數據得到管理以支持業務目標，必須有問責制。 數據治理系統不只是在沒有監督的情況下啟動和工作。 必須有指定的數據所有者和數據管理員來管理、監控和報告信息質量。
透明度
在數據管理中，透明度在於建立一個框架，讓信息清楚地流向團隊成員，以便他們了解任何變化。
在數據治理中，還應該有一個基準來衡量。 沒有基線，任何參考都不會錨定上下文，因此在透明度或提出改進方面沒有用處。 考慮數據治理的一個好方法是將其比作質量控制，兩者都可以在全面質量管理中發揮重要作用。
法規遵從
也可能存在違反監管規定的風險。 只有當數據具有透明度以幫助引導組織走在可能複雜的法律邊界的右側時，才能避免這種性質的罰款。
數據管理
數據管家主要負責確保數據的質量保持高水平，這意味著準確、可訪問、一致、完整和更新。 數據管理員不必是個人，而是一個負責維護數據治理任務的團隊。
該團隊通常由數據庫管理員、業務分析師和其他了解組織內數據上下文的人員組成。 數據管理員與管理整個數據生命週期的人員合作，以確保數據符合組織的數據治理策略。
數據質量標準
數據質量是大多數數據治理任務的驅動力。 質量意味著組織的整個數據結構的準確性、完整性和一致性。 數據質量的一部分是數據清理或數據清理，它識別、關聯和刪除重複數據。
維護任何數據治理計劃的數據質量都需要數據編輯器、數據挖掘工具、數據差異實用程序、數據鏈接工具、工作流和項目管理工具。
數據治理工具
軟件工具可以幫助您的公司執行良好的數據治理實踐。 查看下面一些更常見的數據治理軟件的簡短列表。
- Azure Purview： Azure Purview 是提供統一數據治理的 Microsoft 產品。 它可以自動化數據發現，提供數據資產的統一地圖等等。
- Collibra： Collibra 是一種工具，旨在使您的團隊與準確的數據保持一致。 它是可擴展的，在雲上具有直觀的工作流程和連接數據應用程序的開放和靈活的架構。
- SAP Master Data Governance： SAP Master Data Governance 是一款用於數據管理的應用程序，可在您的域中創建一個有凝聚力的主數據策略。 它簡化了企業數據管理，提高了數據準確性並降低了成本。
數據治理的好處
有許多目標是通過數據治理和遍歷業務的總體要點來定義的。 更大的目標是幫助組織中的那些人接受數據治理的過程。 下面概述了一些好處。
知情決策
良好的數據治理將有助於決策。 這將使決策者更有信心，因為他們的決策基於一致和可靠的數據。
法規遵從
也可能存在違反監管規定的風險。 只有當數據具有透明度以幫助引導組織走在可能複雜的法律邊界的右側時，才能避免這種性質的罰款。
安全
任何數據治理計劃的主要目標之一是安全性。 這包括定義和驗證數據分發策略的要求，還保持警惕可能危及敏感數據的外部網絡攻擊、內部設備故障或崩潰。 這一切都應該納入業務連續性計劃，任何公司都不應該沒有。
盈利能力
數據可以貨幣化已不是什麼秘密，數據治理有助於充分利用潛在收入。 公司的數據總是有賺錢的潛力，而這種潛力更有可能通過有效的數據治理來實現。
問責制
為了確保對數據進行管理以支持這些目標和其他目標，必須有問責制。 系統不會在沒有監督的情況下啟動和工作。 必須有專人負責管理、監控和報告信息質量。
高效維護
必須管理數據以實現任何目標。 因此，制定數據治理計劃有助於為主管提供實現組織已決定的任何目標的手段。 自然，任何數據治理計劃都應該是有效的。 這避免了必須兩次走同一條路或重新設計尚未完全考慮過的東西。
可用性
將數據提供給組織中所有需要它的人也將有助於培養更好、更有效率的員工。 他們必須清除的障礙越少，數據越安全和準確，由此產生的工作就越好。
可測量性
在數據治理中，還應該有一個基準來衡量。 沒有基線，任何參考都不會錨定到上下文，因此在提出改進方面沒有用處。 考慮數據治理的一個好方法是將其比作質量控制，兩者都可以在全面質量管理中發揮重要作用。
數據治理是一門幫助公司評估、管理、使用、監控、改進、維護和保護數據的學科。 數據治理有其自身的內在目標，以決定信息相關流程的商定權利和問責制。
數據治理的實施
在任何組織中實施數據治理的第一步是確定流程的所有者，即監督流程的保管人，也稱為數據管理員。 此人或團隊將幫助定義存儲、存檔、備份和保護數據免受內部問題、盜竊或攻擊的流程。
制定了一套標準和程序來確定授權人員如何使用數據。 此外，還制定了一套控制和審計程序，以確保監督持續進行並符合公司和政府政策。
一個持續的過程
數據治理不是一次性的解決方案，而是一個不斷被監控、報告和改進的過程，以便與技術、監管和行業標准保持同步。
為了完成這一切，組建了一個團隊來實施處理數據的政策和程序。 團隊可以由各種個人組成，從業務經理到數據經理以及其他員工甚至相關的最終用戶。
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