数据治理活跃在企业的方方面面

发布时间:2019.03.13来源:亿信华辰浏览量:104次标签:数据治理


我们都知道数据治理存在感知问题(温和地说)。真正的数据治理是对任何和所有数据管理活动的控制和支持。但是,数据领导者常常关注控制角度或从技术数据管理角度处理问题,从而导致缺陷。对于一些人来说,它让人想起警察和官僚机构的形象。他们对被困在黑暗地下墓穴中的数据视而不见,只有经过数月的繁文缛节才能进入。对于其他人来说,他们痛苦地记得他们浪费精力参加会议,更新电子表格和维护维基,只是为了得知没有人利用他们的辛勤工作。

难怪数据治理有一个糟糕的说唱。尽管它提供了真正的价值,但由于过去的错误经验,组织回避实施治理。想象一下下面的场景,看看是否听起来很熟悉。

贵公司正在启动一个建立新数据湖的项目。每个人都对这个项目感到非常兴奋,因为人们最终会在一个地方找到他们的所有数据,用于报告,商业智能(BI),分析等等。

在启动会议期间,一切都进行得很顺利,直到有人通过建议您将数据治理纳入项目而将空气排出房间。人们不安地环顾四周,直到反对者说出来并说“没办法 - 治理不起作用。这只是一堆充满理论的幻灯片!“然后其他人插话:”它可以工作,但肯定听起来像是很多工作。这将减缓我们的项目。“为数据治理打一场。

该项目向前推进 - 没有数据治理 - 几个月后,湖泊开始出现衰退的迹象。曾经原始的湖泊变得模糊不清,数据质量差,副本太多。有人大胆地提出了数据治理的想法。这一次,执行冠军在船上。他告诉团队将理论幻灯片转换为电子表格,安排每月管理会议并使用维基创建协作环境。听起来很棒,直到三个月后,没有人出席会议。电子表格变得令人沮丧地复杂,并沉入到重载收件箱的底部。最后一根稻草是当人们停止信任狂野的西维基时。这是数据治理的第二个问题。

快进六个月。数据湖项目继续取得进展。随着每一天的过去,湖泊变得更像沼泽。群集总是渴望更多节点。团队很紧张。他们看到金钱在排水沟中流淌而没有真正的价值来展示它。其余的数据科学家也越来越有声音。他们抱怨说他们把所有时间花在搜索数据上,这完全是他们的天赋浪费。更糟糕的是,他们发现的一些见解从来没有对业务产生影响 - 那些做不到的人。他们开始喃喃地说,如果事情不会很快改变,他们就会把他们的才能带到别处。

显然,该团队正处于十字路口。我们的数据治理信徒仍然知道治理可能是一个答案。她没有再次使用数据治理角,而是采取了不同的方法:“让我们在湖周围包装数据目录。”该目录将帮助确定湖中的数据,含义,拥有者,使用者它甚至可能来自它。目录还可以帮助确定湖中是否存在不应存在的数据 - 以及谁负责将受保护,重复或质量差的数据倾倒到水晶般清澈的湖中。

数据湖团队热情地倾斜。这个“数据目录”可能是他们一直在寻找的答案。它将帮助他们清理肮脏的湖泊,并确保在正确的时间只在正确的地方找到正确的数据。不仅如此,目录还可以使所有数据易于查找,易于理解且易于信任 - 适用于业务中的每个人。

我们的数据治理冠军成为项目的英雄,但不是因为她继续推动治理议程。她看到了写在墙上的文字:团队对过去经历中的治理持否定态度,并且不愿意再次尝试。他们认为治理会锁定数据并减慢数据。他们看到了很多毫无意义的工作,看不到治理可以提供的价值,直到它以一种与他们的挑战产生共鸣的方式呈现给他们。

如果您面临的情况类似于我刚才描述的情况,我建议您重新考虑您的治理方法。当没有治理失败的项目失败时,说“我告诉过你”不会赢得任何朋友,但狂热地推动治理议程也不是答案。相反,回到治理。向同事展示现代数据治理如何打开数据并推动整个企业的可信协作。

数据治理似乎已经死亡,但事实并非如此。


(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
  • 数据标准在数据治理中的意义

    数据标准在数据治理中的意义

    数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照(自主开发)或尽可能与数……查看详情

    发布时间:2020.04.28来源:知乎浏览量:139次

  • 2019年专注于稳健数据治理的合规性,质量和定制

    2019年专注于稳健数据治理的合规性,质量和定制

    数据治理,组织内数据的正确和有组织的管理,仍然是2019年的一个焦点。对于希望充分利用其数据的组织,他们必须建立系统以确保数据的正确性,……查看详情

    发布时间:2019.03.26来源:亿信华辰浏览量:115次

  • 数据质量提升的必要性

    数据质量提升的必要性

    高质量的数据对管理决策,业务支撑都有极其重要的作用。有些项目在初期由于并没有考虑数据质量的因素,导致了项目实施后期才发现,由于数据质量问……查看详情

    发布时间:2022.02.18来源:小亿浏览量:648次

  • 人工智能商业化提速 创新奇智瞄准三大场景万亿市场

    人工智能商业化提速 创新奇智瞄准三大场景万亿市场

    “接下来的AI投资就是要去跟中国各行各业进行结合,把中国的后端效率大幅改进。而这个机会将不会小于过去几年阿里、腾讯那些前端的互联网巨头所……查看详情

    发布时间:2019.01.27来源:亿信华辰浏览量:159次

  • 浅谈数据质量管理

    浅谈数据质量管理

    这篇文章主要讲数据治理中的重要内容:数据质量管理。数据治理的理论和实践不断向前发展,但数据质量管理始终是数据治理的初衷,也是最重要的目的……查看详情

    发布时间:2020.06.29来源:CSDN浏览量:187次

  • 数据治理|如何做好数据质量管理

    数据治理|如何做好数据质量管理

    数据质量管理是一个集方法论、管理、技术和业务为一体,对数据在每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控、预警等一系列管理过……查看详情

    发布时间:2022.03.18来源:小亿浏览量:445次

  • 为什么数据治理很重要

    为什么数据治理很重要

    尽管许多企业的数据治理在被不经意间悄悄地忽视了,只有48%的企业拥有明确的规划或计划,但这并不影响数据治理的重要性,它聚焦于三个关键因素……查看详情

    发布时间:2020.07.10来源:CSDN浏览量:168次

  • 数据治理的战略转变

    数据治理的战略转变

    正在进行的思维方式和工具集战略转变正在改变主要思想家如何重新考虑他们的数据治理方法。治理的核心是变革管理。……查看详情

    发布时间:2019.03.27来源:亿信华辰浏览量:134次

  • 主数据管理项目之你的主数据如何做“主”

    主数据管理项目之你的主数据如何做“主”

    主数据的定义已经被我们说了太多,今天这篇文章就不说定义,我们聊聊主数据的项目如何实施,主数据如何做“主”。一、主数据建设的术法道随着企业……查看详情

    发布时间:2020.08.28来源:知乎浏览量:193次

  • 数据标准化的难题

    数据标准化的难题

    数据标准好制定,但是数据标准落地相对就困难多了。国内的数据标准化工作发展了那么多年,各个行业,各个组织都在建设自己的数据标准,但是你很少……查看详情

    发布时间:2020.11.13来源:知乎浏览量:155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