理解和证明数据治理2.0

发布时间:2019.01.25来源:亿信华辰浏览量:479次标签:数据治理


过去,证明数据治理的合理性是非常困难的。数据治理1.0的孤岛性质以及缺乏对增值的关注意味着买入率很低。

虽然IT内部的住房数据治理(DG)可能在其早期阶段有意义,但数据和数据治理已经发生变化。

今天,我们每天产生惊人的2.5亿个字节的数据。随着监管要求的增加和信息通信的机遇,从IT孤岛中进行数据搜索和发现是不够的。

数据治理作为一种实践,以及为其提供支持的解决方案,必须成为组织文化的一部分,以确保使用数据的人员和部门参与其发现,理解,治理和社会化,以实现最佳绩效。

那么,您如何将数据治理作为企业级计划的理由呢?

证明数据治理 - 道路障碍

首先,我们必须看一下2018年“数据治理报告”中明确反映的数据治理1.0方法的缺点。缺乏行政支持被认为是实施数据治理的最常见障碍,占42%,缺乏组织支持,紧随39%。

对于数据驱动型企业而言,高管们可以说在改善DG实践方面具有最大的利益。围绕战略方向的决策 - 例如,新兴市场的目标,对运营效率的洞察,营销活动的表现 - 最好通过准确的数据进行。

通过实施健全的数据治理计划,数据可用性和环境得到改善,因此员工 - 从高管到第一线 - 可以做出更好,更快的决策。此外,知道可以信任数据,将更有信心地做出决策。因此,项目注定要失败的风险,错误启动和预算浪费将会减少,因为它们是基于错误的前提。

“ 总体报告”状况还发现,缺乏有效工具成为成功实施数据治理的另一个障碍。这并不奇怪,因为它们并没有考虑到协作。

如上所述,现代社会和商业所产生的数据是惊人的,它贯穿于整个企业。此外,数据法规 - 例如GDPR--要求组织了解他们的数据沿袭,能够显示谁可以访问哪些内容。

管理大量数据并能够从部门到部门,从员工到员工,从根本上要求协作方法

数据治理1.0不足的另一个领域是阐明商业案例。在接受DG报告状态调查的组织中,27%的人认为这是成功数据治理的障碍。

这些挫折是可以理解的,因为DG 1.0不是为了积极增加价值而设想的。但DG 2.0为组织增加了价值提供了重要机会,因此数据治理更容易成为更快地识别和实施新想法和改进的手段。

例如,金融服务公司可以通过更好地管理数据来产生300亿美元的额外收入

证明数据治理是一个新方向

数据治理2.0扼杀了与老派DG相关的障碍。

它需要采用企业级方法来确保数据治理真正起作用,这意味着“数据所有者”和“数据利益相关者”参与编目过程。每个人都可以通过更好地掌握其历史和血统来获取对其角色的上下文访问权限。

当然,监管合规是重新审视或实施DG计划的主要动力。但是,数据治理的好处远远超出了GDPR合规性。更好的数据质量,背景和谱系可以提高客户满意度,改善决策制定以及维持甚至提高组织声誉的能力 - 所有这些都是在DG报告中实施DG的理由。

实际上,理解和管理企业资产对于高级管理层来说变得更加重要。DG 2.0预先假定除CFO,CMO和其他业务主管外,CTO每天都参与数据管理。因此,他们必须成为该计划的一部分,并能够分享敏捷创新和业务转型的信息。

很明显,这种对数据治理的新主动态度正在流行起来。数据驱动型业务的超竞争性质要求它 - 无论是否受到GDPR处罚的威胁。采用数据治理2.0的组织不愿意或迟迟不会落后。


(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 预约演示
相关文章推荐
  • 可量身定制的数据治理平台

    可量身定制的数据治理平台

    在大数据浪潮下,大数据平台建设如火如荼,大数据平台建设本质上是数据的建设。由于数据量逐渐庞大导致的一系列问题,使很多用户意识到数据治理的……查看详情

    发布时间:2019.11.22来源:CSDN浏览量:492次

  • 数据管理如何支持数据隐私合规性

    数据管理如何支持数据隐私合规性

    已经具备数据治理能力的组织有一个坚实的开端,可以利用它促进数据隐私合规性的许多方面。 ……查看详情

    发布时间:2019.02.13来源:亿信华辰浏览量:360次

  • 大数据:产业链条将更为完备

    大数据:产业链条将更为完备

    2018年,我国大数据产业呈现健康快速发展态势,包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节产业规模有望达到5700……查看详情

    发布时间:2019.02.20来源:亿信华辰浏览量:350次

  • 数据治理:推动结果的引擎

    数据治理:推动结果的引擎

    组织成功取决于某些与共同业务目标一致的构建块。这些构建块包括业务活动,数据和分析。……查看详情

    发布时间:2019.01.26来源:亿信华辰浏览量:393次

  • 数据治理委员会:指导原则

    数据治理委员会:指导原则

    数据所有权 指定义与特定数据集相关的各种责任级别。讨论谁负责特定的数据任务已经使我们机构的数据维护和准确性变得更加简单。……查看详情

    发布时间:2018.11.23来源:数据治理浏览量:334次

  • 数据治理与数据管理:有什么区别?

    数据治理与数据管理:有什么区别?

    如果今天有任何定义成功企业的东西,那就是公司数据的成功理解,使用和策略。了解您的数据并确定如何实施它会带来一系列问题,包括用户和利益相关……查看详情

    发布时间:2018.11.13来源:克里希基德浏览量:397次

  • 大数据资产管理平台建设方案

    大数据资产管理平台建设方案

    数据资产管理服务工作,涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段,协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度,提升企业对自身数据资产管理的能力,……查看详情

    发布时间:2020.08.28来源:知乎浏览量:430次

  • 探索数据生命周期管理的五个阶段

    探索数据生命周期管理的五个阶段

    企业并不总是需要所有数据 - 特别是当数据被认为过时时。但是,诉讼,审计或其他突发事件可以使其快速检索变得至关重要。考虑到这种可能性,许……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:数据治理浏览量:341次

  • 企业数据质量管理的核心要素和技术原则

    企业数据质量管理的核心要素和技术原则

    “十三五”,规划提出了国家的大数据战略,指出了企业实现以数字化驱动业务发展,实现数据开放共享,创新业务发展的新思路。现阶段大中型企业已经……查看详情

    发布时间:2020.01.09来源:CSDN浏览量:588次

  • 数据治理的主战场,商业智能还是数据挖掘?

    数据治理的主战场,商业智能还是数据挖掘?

    数据治理这门学问,入手极易,精通极难。说说经验吧,数据治理强调两点,一是高层支持,二是各部门广泛参与。组织内数据治理各项工作的开展都要处……查看详情

    发布时间:2019.02.21来源:知乎浏览量:498次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议