数据治理成功的六个步骤

发布时间:2019.01.14来源:亿信华辰浏览量:64次标签:数据治理

       数据是有价值的。随着保护客户数据的挑战不断增加,越来越多的企业采用数据治理策略来管理作为公司命脉的信息。毫无疑问,数据已经成为信息经济的原材料,而数据治理是一项战略迫切需要。 

      越来越多地,寻求竞争优势的公司也在利用数据治理主动地为底线增加价值。这是为了在正确的时间向正确的人提供正确的信息,使整个组织能够抓住新的机会,而不是简单地以反动的方式运作。 

       这样的机会不会等待,危机也不会等待。企业不仅需要知道他们自己的组织中发生了什么,还要知道他们接触的所有公司中发生了什么,无论他们是供应商、客户还是合作伙伴。实时访问信息至关重要。重要的是要知道数据存放在哪里以及它的价值,并在数据被盗的情况下计算出组织面临风险和成本的可能性。

     今天有超过10亿人在线连接,我们正处于数据爆炸的黎明,管理和控制驻留在组织不同部分的数兆字节的数据变得越来越困难。许多公司使用“堡垒”方法,一个大而厚的围墙来阻止坏人。但这种方法可能存在问题,因为并非所有数据都具有相同的价值,并非所有风险都在范围之外,而且并非所有控制措施都能有效防止欺诈。Fortress的数据安全模型创建了一种“一刀切”的方法,允许组织过度保护低质量的数据,并对高价值信息(如客户帐户详细信息或员工社会安全号码)进行保护,而不管业务环境或用途如何。 

       今天的管理数据是组织的责任,显然需要通用的解决方案和治理模型来保护和共享组织中不同级别的数据。此外,复杂性超出了结构化客户数据的范围。组织关心管理对多种数据的访问,包括非结构化内容、商业机密、财务数据、患者信息、视频、音频等。 

       除了保护数据的新方法外,有效的数据治理还可以通过提高整体数据质量和业务智能,在推动新的业务机会和保留现有客户方面发挥至关重要的作用。寻求真正处理数据的公司必须不仅仅是保护数据。 

每个公司今天都可以采取六个简单的步骤来成功地管理数据:

第一步:建立一个州长和合适的人来管理      

      任何成功的数据治理计划的第一步都是确定组织中拥有首席执行官授权的个人,并让该人对实现目标负责。强有力的领导是无法替代的。

数据治理是一个政治挑战,需要在许多不同的利益相关者之间建立共识。因此,组织内部的政治领导是一个优先事项。一旦成立,州长可以成立一个由组织利益相关者组成的理事会,制定管理政策,并向首席执行官和董事会报告进展情况。

第二步:调查你的情况

      一旦你有了领导团队,它就需要调查整个领域,并盘点跨多个不同领域的当前实践。团队需要在整个烟囱中进行观察,对于这项任务,企业数据治理评估方法是必不可少的。它有助于对组织的数据治理计划的现状进行基准测试,并提供路线图,以确定未来的发展方向。

步骤3:制定数据治理策略

      在数据治理评估之后,治理委员会应考虑创建一个愿景,以确定公司未来几年的数据治理实践将在何处,从而为未来创建一个愿景。理事会应倒退工作,制定切实可行的里程碑和项目计划,通过建立关键绩效指标来跟踪进度,并向首席执行官和董事会提交年度报告来验证结果,以填补相关差距。

第4步:计算数据的值

      如果公司不知道它的价值,他们就无法增强、保护或衡量数据的价值。数据不是正常的商品。这就像水龙头里流出的水,对生命至关重要,但常常被认为是理所当然的。但如果你不知道某物的价格,你就无法计算它的价值。

       如果要计算数据的价值,请基于用户权利和IT服务的实用性为数据构建一个内部市场。当组织中的每个人都直接为IT服务和数据付费时,数据的价值就是业务损益的一部分。

第5步:计算风险概率

      了解过去数据是如何被使用和滥用的,是未来数据可能被泄露和披露的一个指标。每个组织都有在炉灶、层次结构和业务报告中丢失的原因、事件和损失。大多数组织已经可以使用这些数据。收集它,将其意义联系起来,并研究随着时间推移的损失趋势,可以帮助任何组织将风险管理转变为一种基于事实的商业智能方法,用于分析过去的事件、预测未来的损失以及更改当前的政策要求,以改进您的缓解策略。

第6步:监控你的控制措施的效果

       数据治理主要是关于组织行为的。组织每天都在变化,因此他们的数据、价值和风险也会迅速转移。不幸的是,大多数组织每年只评估自己一次。如果一个企业不能改变组织控制来满足每天或每周的需求,它就不能控制变化。

       数据治理远不止是简单的安全性、合规性或风险管理。所有这些都是。这是一个新的复合学科,跨组织烟囱重新定义数据的价值和保护。这是关于一个组织如何使用数据来获益和保护自己。随着高知名度的数据泄露事件遍布新闻界,数据治理成为今年每位首席信息官的议程。    

       为了管理风险,组织必须管理数据的使用,并通过建立一个一致的方法来记录组织的最佳实践和支持人工决策过程的技术,从而确保有效的管理。保护公司信息和使用改进的数据质量将有助于公司不仅保持审计人员和监管者的满意,而且还可以留住客户并推动新的业务机会。    

       StevenAdler是IBM的数据治理解决方案主管和数据治理委员会主席。在过去的10年里,他一直是安全和隐私领域的专家。IBM与领先的公司、机构和技术解决方案提供商组成了数据管理委员会,致力于澄清和解决与安全、隐私、信任和公司合规性问题有关的常见数据管理挑战和解决方案。

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