为什么数据治理？

企业数据管理（EDM）是2018年许多组织战略的首要任务，因为数据对组织的重要性持续呈指数级增长。EDM计划可能包括对现有数据仓库进行现代化以实现近实时数据，构建大数据环境以支持更深入的分析，关注并增加数字功能和相关分析，将现有数据和分析移至云中，从而提高分析功能组织，或者很可能是这些组合。

数据治理是EDM的一个关键组成部分，也具有更高的重要性。导致更多数据治理需求的一些主要趋势包括：

· 在使用不正确的信息做出决策之前，从越来越多的来源增加数据量，导致需要识别和解决的数据不一致

· 更多的自助报告和分析（数据民主化），需要对整个组织的数据有共同的理解

· GDPR等监管要求的持续影响，使得掌握数据在哪里以及如何使用更为重要

· 越来越需要一种通用的商业语言来实现跨部门的分析和决策

无论组织管理的数据类型如何- 数据仓库，数据湖泊，大数据等，强大的数据治理能力都很重要。它将实现主动管理数据。 

数据治理可以是识别问题，定义标准和实施业务变更以符合这些标准的第一步。

通过正确的帮助，组织可以在发现阶段（通常是几周）开始数据治理活动，然后直接进入实施阶段。发现阶段应该产生一系列建议和路线图，以便立即采取后续步骤以及长期考虑。发现阶段也应该在初始关注领域提供一些清晰度，例如：

· 确定关键的事实来源并确保一致使用

· 提高这些关键数据源的数据质量

· 为关键数据源开发标准业务语言和业务术语表

· 增强组织元数据

· 制定数据访问的标准和政策

· 确定EDM计划的业务优先级

· 开发和提供数据和报告认证

· 开发和共享企业数据框架以提供数据可见性和一致性

数据治理的实际实施可能需要数周甚至数月，具体取决于整个组织的关注和参与程度。需要认识到的一件重要事情是，大多数成功的数据治理程序会随着时间的推移成为日常流程的一部分。因此，在您开始实施时，请确保您实施的内容具有可扩展性和可持续性。

· 从包括初始重点领域的任务和目标开始

· 从高管到管家，让结构和合适的人员到位

· 从一开始就建立数据治理章程和政策

· 确保整个组织的决策和进度可见

· 实现的目标是开发可嵌入日常业务运营的流程

· 保持尽可能简单，目标是减少官僚作风和进步

数据治理曾经是一件好事，但由于数据和分析的重点和重要性日益增加，它已成为帮助推动整个企业数据管理的必要条件。