正确的数据文化是数据治理成功的预测指标

发布时间:2019.02.25来源:亿信华辰浏览量:202次标签:数据治理


获得数据治理计划的业务和领导支持 - 以及在该支持下建立数据文化 - 仍然是许多组织面临的重大挑战。然而,根据一项新的调查,获得这种支持是这些举措的关键成功因素。


通过3,045份调查回复,调查结果显示,拥有正确的数据文化是功能数据治理计划的关键组成部分。以下是如何克服构建数据文化以使您的企业获得成功的挑战的教程。

面临重大的数据文化挑战

从调查中可以清楚地看出,公司继续面临重大的数据挑战 - 通常是因为他们现有的数据文化需要改进。近一半的受访者表示他们的组织目前数据质量不足,超过三分之一的受访者表示这将是未来持续存在的问题。这些公司通常需要花费大量的手动工作来将数据保持在业务可以使用的质量水平。这需要花钱并将人力资源从其他更有价值的工作中转移出去。它还会增加风险 - 有时,糟糕的数据质量甚至可能导致企业承担的创收项目失败。公司显然需要对整个组织结构中的数据质量标准有共同的理解。  

十分之四以上的受访者表示他们的组织在管理数据方面效率低下。董事会和高级管理层通常不会将数据治理视为战略要素,因此对整个公司的数据没有结构性责任。每个业务团队可能都有自己的数据管理方法,没有任何人专门负责团队内的数据质量,并与使用该数据的业务中的其他人协作。

另一个常见问题是缺乏对现有数据的了解或无法找到相关数据 - 超过三分之一的受访者提到了这些相关问题。当数据治理是一个只有IT参与的项目时,通常会发生这种情况。企业不知道数据的位置,如何查找数据以及谁负责数据。

了解合作差距

在许多公司中,可能存在一种文化观点,即数据治理不是企业应该参与的事情。例如,只有29%的受访者表示他们的数据治理计划会影响他们的所有数据环境。大多数受访者 - 超过四分之三 - 专注于其对BI和数据仓库环境的影响。通过这种思维方式,数据治理是一个IT项目。

还有将数据治理视为合规项目的趋势。在调查中,合规性是调查受访者公司应用数据战略或数据治理的主要驱动因素--56%选择了此选项。选择这个答案的数字在欧洲甚至更高--64% - 可能是因为新的法规,如通用数据保护法规(GDPR)。将数据治理视为合规性任务或IT要做的事情意味着从文化角度来看,组织对良好数据治理可带来的机会是封闭的,以便为业务创造价值。

从顶部开始

建立围绕数据的文化必须始于组织的顶层 - 高级管理层和董事会。企业文化将数据治理视为IT处理的事情或仅仅是合规问题,因为他们的董事会和高级管理团队都有这些价值观。在调查中,十分之四的受访者表示,实施数据战略或数据治理措施面临的最大挑战是说服利益相关者,获得管理支持,以及获得业务用户和未来利益相关者的接受。

新的调查还表明,从高级领导层和业务部门到建立数据文化的支持对于任何数据治理计划的成功至关重要。受访者被问及他们如何评价数据治理的重要性以及拥有数据驱动的文化。结果显示,在数据管理方法方面被认为“同类最佳”的公司认为,与落后公司相比,拥有数据驱动型文化的重要性为7.5分,而落后公司仅将其重要性评为5.8。

BARC的Timm Grosser提出了几种数据治理团队可以与业务协作的方式:

  • 确保在数据治理项目团队中具有面向业务的角色
  • 揭示将数据治理作为其角色的一部分的业务人员。他们对项目有很大的贡献。
  • 在项目的最初阶段参与业务。只有企业才能定义数据是什么,使用的位置以及数据对业务的好处。
  • 推动讨论GDPR等合规项目如何实际提供业务价值。帮助企业看到机会。
  • 考虑从数据质量项目开始 - 在为不同流程提供服务的运营应用程序之间共享的客户或产品数据 - 因为它将展示此方法可以快速为业务带来的价值。

简而言之,数据治理项目在组织内经常遇到的挑战通常与高级管理层和业务中的数据文化状态密切相关。从这两个利益相关方团体获得支持可以显着提高数据治理计划成功的机会。 



(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 免费试用
相关文章推荐
  • 大数据是大问题?组织需要为数据管理负责

    大数据是大问题?组织需要为数据管理负责

    如果数据收集在2018年让人们明白一件事的话,那就是使用数据的公司与商业模式依赖数据利用的公司之间存在一条明显而深刻的界线。……查看详情

    发布时间:2019.04.08来源:亿信华辰浏览量:184次

  • 数据科学的下一个「超能力」:模型可解释性

    数据科学的下一个「超能力」:模型可解释性

    很多人重视重视模型的预测能力,却忽略了模型可解释性的重要性,只知其然而不知其所以然。为什么说模型的可解释性这么重要呢?作者就 5 个方面……查看详情

    发布时间:2019.03.28来源:亿信华辰浏览量:175次

  • 数据治理要处理好四个关系

    数据治理要处理好四个关系

    随着我国大数据战略的不断推进,各类生产生活行为都以数据的形式全景留痕,构建了一个与现实空间平行的“数据空间”,数据治理呼之欲出。要切实发……查看详情

    发布时间:2020.04.02来源:知乎浏览量:220次

  • 大数据环境下我国政府数据开放及应用研究

    大数据环境下我国政府数据开放及应用研究

    在当前政府各项工作开展过程中, 政府数据管理属于十分重要的一项任务及内容, 对于政府各项政务工作的开展均具有十分重要的作用及意义。……查看详情

    发布时间:2019.02.19来源:亿信华辰浏览量:148次

  • 为什么你应该有一个数据治理策略

    为什么你应该有一个数据治理策略

    垃圾进垃圾出。自打孔卡和电传终端以来,这个座右铭一直是真实的。如今,复杂的IT系统同样依赖于高质量的数据,无论是在会计,生产还是商业智能……查看详情

    发布时间:2018.11.22来源:数据治理浏览量:234次

  • 数据与数据治理两个基本概念

    数据与数据治理两个基本概念

    数据治理这项基础数据能力的重要性越来越多突出。2017年4月22日,中国数据标准化及治理奖实践奖的现场评审在清华大学成功举行。……查看详情

    发布时间:2018.11.30来源:御数坊浏览量:175次

  • 数据治理和数据管理不可互换

    数据治理和数据管理不可互换

    从什么时候开始数据管理和数据治理可以互换? 这个问题让我感到困惑和沮丧。追求数据管理供应商与业务利益相关者建立联系,因为业务部门在决策……查看详情

    发布时间:2018.11.20来源:Michele Goetz浏览量:197次

  • 企业数据治理框架

    企业数据治理框架

    大多数公司都采用零碎,随意的方式收集和存储数据。公司采用孤立的方法获取数据并不罕见,每个部门都自己收集数据并设计自己的管理规则。从整体上……查看详情

    发布时间:2019.08.02来源:知乎浏览量:204次

  • 如何数据标准应对这些难题

    如何数据标准应对这些难题

    应对数据标准这些难题,最经济、最理想的模式当然是:做大数据建设,首先做标准,再做大数据平台,数据仓库等。但一般的不大可能有这样的认识,很……查看详情

    发布时间:2020.11.13来源:知乎浏览量:190次

  • 大数据治理的五个核心要素

    大数据治理的五个核心要素

    当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格……查看详情

    发布时间:2019.12.06来源:CSDN浏览量:280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