说说数据治理中常见的20个问题

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  数据治理是一项长期战略业务计划，而不是一个单一的短期项目。实施数据治理需要对公司现在存在的数据政策和实践进行结构性更改，并重新定义数据处理人员的角色和职责。

  解释数据治理对管理重要性的最佳方式是关注其对底线的好处。强调数据治理将如何推进公司战略并帮助实现具体的业务目标。重要的是要传达数据治理既是为了创造价值，也是为了尽最大可能避免责任。

  实施数据治理的第一步是对贵公司的企业战略有一个清晰的认识。确定能够最终靠数据实现的具体业务目标，并定义实现这些目标所需的特定数据元素。考虑到所有这些，确定可以对现有数据和程序进行哪些改进，并开始相应地起草新政策。

  通过提前建立关键绩效指标(KPI)来衡量数据治理计划的成功与否。请务必将KPI与组织的特定公司战略和具体业务目标联系起来。这将确保与管理相关且对整个业务有意义的术语来衡量成功。KPI可能会跟踪企业数据质量的改进、业务词汇表定义的术语数量的增长，或者搜索、组织和清理数据所花费的时间的减少。证明成功的另一种方法是记录组织的数据管理成熟度水平随时间的改进。

  数据治理计划通常在未能确保业务支持时分崩离析。拥有能保证业务管理和IT保持热情参加该计划的业务发起人很重要。数据治理计划也容易受到过度影响。建立与公司战略高度一致的合理短期目标非常重要。

  数据治理广泛涉及组织战略、政策和程序。它提供执行监督并规定应怎么样处理数据以推进业务目标。相比之下，数据管理处理用于处理数据和实施数据治理概述的策略的工具和实践。

  数据所有者是最终对一个或多个数据集的质量负责的个人。他们通常是拥有权限、预算和资源来定义、清理和维护他们“拥有”的数据的高级员工。数据所有者通常不是负责日常管理数据的同一个人。

  数据管理专员是负责日常管理一个或多个数据集的个人。他们向数据所有者报告并努力维护数据的质量和安全性。数据管理专员可能对他们的数据有任何决策权，也可能没有。

  数据所有者正式对一个或多个数据集的质量负责，而数据管理专员负责数据集本身的日常管理。在某些组织中，两个角色的职责将由同一个人执行。较大的组织会将这些角色分配给多个个人，以促进监督和问责，减少高级员工的工作量，并鼓励IT和业务部门参与数据治理。

  数据质量处理特定数据集是不是适合目的。换句话说，可用于实现特定业务目标的数据被认为是高质量的。DAMA从6个关键维度衡量数据质量：准确性、完整性、一致性、及时性、有效性与唯一性。

  数据管理成熟度涉及公司收集、管理和货币化数据的能力。数据管理成熟度关注的是组织利用和管理数据的能力，而不是数据本身的质量。衡量数据管理成熟度不需要是一个复杂的过程。它需要查看许多不同的组织实践和数据接触点。

  数据沿袭处理跟踪特定数据集或元素的完整生命周期;它来自什么地方，在哪里转换或存储，以及最终怎么样去使用。数据沿袭对于确定数据的可信度以及对数据错误运行影响和最终的原因分析特别有用。

  业务词汇表定义了组织的关键数据元素的含义、格式和用途。业务词汇表对于让每一个人都在同一页面上至关重要。通过上下文化和定义单个数据元素，它们能提高业务理解、节省搜索报告的时间并防止误用。业务词汇表鼓励更好的数据驱动决策，是数据治理的重要组成部分。

  业务词汇表为整个组织定义关键数据和报告元素并将其上下文化。它们以易于理解的纯文本编写，并且通常会交叉引用术语以提高清晰度。相比之下，数据字典是一个表或一组表，用作技术元数据的集中存储库。数据字典很少在IT之外使用。

  构建业务词汇表的第一步是绘制关键业务流程。确保记录和定义流程中使用的每个数据元素、业务术语、KPI和指标。包括数据元素的格式化方式、管理人员以及存储位置的定义。

  关键数据元素(CDE)是直接推进企业战略和具体业务目标的数据。建立CDE的一个好方法是绘制关键业务流程并确定涉及哪些特定数据元素。还应该第一先考虑监督管理的机构内部或外部关键报告中使用的数据元素。

  在投资工具之前，应该优先开发数据治理计划的人员和流程。在开始购买软件之前，务必使数据治理政策与公司战略保持一致，确定具体的业务目标并明确角色和责任。工具应仅被视为使员工能够更有效地实现其目标的一种手段，而不是一种确保您参与数据治理计划的方式。

  文章内容仅供阅读，不构成投资建议，请谨慎对待。投资者据此操作，风险自担。

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