数据治理推动业务价值并降低风险

发布时间:2018.11.16来源:互联网浏览量:1次标签:数据治理


治理推动业务价值并降低风险

数据分析治理是你需要把你的数据转化为创造竞争优势,并帮助您的宝贵商业资产的保险EVOLVE您的组织。

如果没有数据分析治理,您就会使您的组织面临风险,例如:

  • 缺乏战略调整
  • 重复努力
  • 由于分析不当导致决策失误
  • 公关因用户隐私和安全漏洞而导致的问题
  • 缺乏创新和优化以保持相关性
  • 孤立的数据,人员,技术和流程
  • 有限的分享结果和见解

什么是分析治理?

分析数据治理是一项持续的计划,由执行人员支持,以建立战略愿景并监督数据的目标,沟通,政策,流程,衡量和管理,目的是为决策者提供具有竞争力的分析洞察力(即实施分析) ,建立竞争优势,降低风险。

数据治理的其他目标是:

  • 制定和传播数据战略,目标,政策,标准,流程和KPI。
  • 建立角色,设定期望并实施问责制。
  • 管理并提高分析成熟度。
  • 计划,赞助和监督分析项目。
  • 管理数据质量,并解决数据相关问题。
  • 提升数据和分析愿景的价值。
  • 管理数据挖掘模型和工具。
  • 为决策提供培训和最佳实践。
  • 在整个组织中分享见解和结果。
  • 支持业务用户的自助式分析功能。

我们如何帮助您取得成功

了解我们帮助客户在分析治理方面取得成功的一些方法。

治理不一定非常复杂

数据治理可能很复杂,不需要在一次大规模的工作中实施。

在开始之前,执行分析成熟度评估以评估分析成熟度的当前状态(包括数据治理)至关重要

战略分析路线图

通过战略合作,我们将创建数据分析路线图,以实现您的短期和长期目标。提高数据分析成熟度通常需要数年时间,并且必须始终通过组织变更进行维护。

分析指导委员会

分析指导委员会负责监督分析数据的使用,并确保其与业务目标和战略保持一致。考虑到数据治理涉及巨大的文化变革,它需要具有强大影响力和决策权的利益相关者来自各个职能领域,业务部门和外部专业服务机构。

当这些有影响力的利益相关者确保公司范围内的支持时,数据治理计划的成功概率更高!

数据管理

制定实施可靠和高质量数据数据收集的数据管理标准至关重要。我们将帮助您开发和管理数据字典,数据层,标签管理工作流程,自动QA监控,灾难恢复计划等。

卓越中心

在提供业务分析咨询服务时,我们始终建议实施基于在线维基的分析卓越中心(CoE),这对于建立协调,构建内部分析社区以及确保文档化策略,最佳实践,培训,流程的可访问性至关重要,工具和其他资源。

成功的衡量标准

“成功衡量”框架是另一项协作练习,我们将指导您完成利益相关者对成功定义的一致性,并确定成功衡量KPI Doc示例应评估哪些内容以评估和改进绩效。 

这一经过验证的流程记录了您的测量目标,目标,KPI,细分,基准,目标和数据源。

这最终会导致仪表板数据可视化的执行与您的业务单位,用户角色和客户旅程保持一致。


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