创建企业数据治理策略

发布时间:2018.12.20来源:亿信华辰浏览量:1次标签:数据治理


“这都与数据有关。”

这个短语今天和我最近第一次听到大学毕业生时的情况一样真实。尽管从那时起引入了所有新技术(并且已经有很多),但我们IT工作的成功或失败往往会回到底层数据的质量。

我们现在比以往创造更多数据。大多数组织都在努力获得对数据的可见性和洞察力,特别是非结构化数据。此类数据(包括电子邮件,文档和图像文件)使组织面临更高的风险,安全漏洞和个人身份信息(PII)泄漏。这个问题正在加剧。我们的数据以同比49%的速度增长。

创建所有这些数据后,您需要管理它。同样重要的是,数据必须受到保护并保持安全。这些活动是为什么在需要时可以提供数据的原因。缺乏对这些细节的关注会延迟项目并推高IT成本。

不幸的是,我们很少了解我们的数据。我们组织中的大多数数据都是“黑暗数据”,这意味着我们存储它,但不知道它是什么。有时我们知道数据是什么,但它是冗余的,过时的或平凡的(ROT)数据。研究表明,组织仅对其存储的数据进行约15%的操作。非必要数据的存储和维护对预算造成巨大拖累。它增加了运营成本,限制了我们的现代化工作。此外,机构负责人通常会对数据保留计划和合规风险表示担忧。

我们的数据问题没有简单的解决方案。但是,一个很好的起点是开发企业数据治理策略。企业数据治理是总统管理议程的关键部分它的学科跨越多个功能界限,包括信息技术,网络安全,记录管理,隐私,总法律顾问,人力资源等。简而言之,企业数据治理是一项团队运动。


企业数据治理的最佳实践

支持数据分类的技术是企业数据治理的重要推动者。但是,我认为有几项行动对成功更为重要。基于我在政府和行业的实际客户体验,我提供了以下数据治理最佳实践。

· 高管赞助至关重要。确保高级管理层的执行发起人是成功实施数据治理计划的关键。理想情况下,赞助执行官授权首席数据官在整个机构内工作。

· 创建数据治理委员会对于实施数据治理战略至关重要。该小组是来自整个组织的多学科团队。该小组确定数据风险,代理机构对现有法规的合规性以及如何最好地保留数据。

· 使用企业数据治理框架或成熟度模型有助于评估和指导计划。存在各种模型,例如ARMA International用于记录管理的原理和信息治理参考模型,其源自电子发现参考模型。最终,组织应该为自己的目的定制框架。

· 对不再具有价值的数据进行可靠的删除或修复至关重要。 定期和一致地消除数据碎片是最佳做法。通过较小的信息覆盖,组织可以更轻松地找到所需内容并从中获取业务价值。但是,您必须具有数据治理策略,并且能够证明您始终遵循这些策略以证明删除信息的合理性。

· 企业数据治理不是一个项目,而是一个持续的计划。它必须是必要的,持续的努力,如工作场所安全计划。必须定期进行审查以确保遵循该计划,并根据调查结果进行调整。努力永无止境。

不管理其数据的组织在进行真正的数字转换方面受到限制。我认为,如PMA所述,企业数据治理是我们国家迈向我们应得的数字政府的真正的第一步。我们走吧!


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