数据治理的最佳实践

数据治理是指确保数据在输入系统时满足精确标准和业务规则的一组流程。数据治理使企业能够控制数据资产的管理。这包括使数据适合其预期目的所需的人员，流程和技术。

数据治理对于不同类型的组织和行业非常重要，尤其是对于那些具有法规遵从性的组织和行业，例如财务和保险。为了实现合规性，组织需要具有正式的数据管理流程来管理其整个生命周期中的数据。

虽然数据治理是许多组织关注的焦点，但并非所有实现都会返回预期的结果。以下是一些有助于避免一些经常遇到的挑战的最佳做法。

1）思考大局，但从小开始
数据治理在人员，流程和技术方面进行。虽然在规划和执行策略时记住所有三个因素非常重要，但请记住从头开始并逐步建立全局。从人员开始，遵循流程，最后以技术-每个组件构建在前者上。如果没有合适的人员，这个过程就会变得过时，没有前两个支柱的技术也会过时。首先确定并雇用合适的人员，然后定义流程，并通过采购技术完成工作。

2）构建业务案例
在实施数据治理实践时，执行支持是关键，但单靠支持不足以完全支持工作并确保成功。确定数据质量将为组织带来的好处和机会。展示将为业务带来的改进，例如增加收入，改善客户体验和提高效率。大多数人都同意，糟糕的数据质量和管理是一个问题，但知道存在问题是不够的。通过识别不足和增加的机会，您将拥有推动变革的坚实基础。

3）度量标准，指标，指标
与任何变更一样，能够衡量进度和显示成功至关重要。在执行赞助和业务案例支持之后，需要通过数据支持每一步。务必从一开始就确定开始和跟踪的测量结果。这些指标不仅会显示变更的整体进度和成功，而且还会在整个过程中作为标记和检查点，以确保流程在实践中有效（而不仅仅是理论上）。计划在纸面上看起来完美无瑕，但一旦在现场，重要的是要密切关注并允许进行调整和改进。

4）经常沟通
无论您的组织在数据治理计划的哪个阶段，都必须尽早和经常进行沟通。持续有效沟通的作用对于展示该计划的影响至关重要。利用您的赞助商和冠军成为沟通的面孔和声音。

5）使它成为一种实践-而不是一个项目
通常在进行更改时，组建一个团队来执行项目。随着数据治理计划/战略的实施，重要的是将其作为实践而不是项目。不同之处在于项目具有开始和结束日期。实践是一种融入组织的根本性变革。因此，虽然看起来很自然地想出一个吸引人的项目名称和华丽的路线图，但请记住，您正在实施的做法不仅仅是启动和完成项目。