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发布时间:2019.03.14来源:亿信华辰浏览量:110次标签:数据治理
我看到组织在开始他们的数据治理之旅时犯的一个重大错误就是忘记了数据背后的基本原理。因此,不要仅仅治理治理。无论您是需要减少风险或最大限度地提高您的利益,链接您的数据治理项目,以明确和可衡量的结果。由于数据治理是一项非部门性举措,而是一项全公司范围的举措,因此您需要从一开始就证明其价值,以说服领导者优先考虑并分配一些资源。
在绿野仙境中,“翡翠城”是多萝西的终极目的地,是着名的黄砖路的终点 。在您的数据治理项目中,成功可以采取不同的形式:加强数据控制,减少风险或数据泄露,减少业务团队花费的时间,货币化数据或从数据管道中产生新价值。满足合规标准以避免处罚是至关重要的。确保您知道您的目的地和目的地。
当您构建项目的基础知识并且您正在定义成功标准时,您将解释原因,内容和方式。但是,请确保您不要忘记询问“多少”以确定相关成本和成功所需的资源。如果您是新任命的数据保护官(DPO),请确保您拥有最低安全运营资金。
如果您是首席数据官(CDO),请与首席技术官(CTO)保持联系以确保您的资金合并。然后将您的提案一起推荐给财务团队,以便他们通过解释数据策略的价值和数据背后的所有隐藏潜力来了解与合规失败相关的公司风险。确保向他们展示数据作为金融资产的视角。
如您所知,并且经常不能说,数据旅程不是另一个单一的IT特定项目。即使您可以快速掌握工具并利用功能强大的应用程序,提供可信数据也是一项团队运动。收集各部门的同事,围绕他们面临的数据挑战启动讨论组。尝试确定他们有什么样的问题。
经常抱怨的是:
您很快就会发现,最大的挑战之一是构建一个数据价值链,各种配置文件可以利用这些数据链将可信数据导入数据管道。与同行一起澄清,记录并一起看看如何消除这些痛苦。带领人们继续您的数据旅程并赋予他们责任,因此项目不是您的项目,而是团队项目。表明成功不仅仅适合你,而是让所有团队成员一起享受。
使用自上而下的方法避免过多的控制。相反,应用协作和受控的数据治理模型,以实现受控的基于角色的应用程序,使您的数据利益相关者和整个利益相关方社区能够利用数据的力量,从一开始就实施治理。
确保业务部门了解其优势,同时确保他们愿意参与以业务速度交付可信数据的工作。
传统的治理策略通常采用不可协商的自上而下的方法将问责分配到数据中。虽然您应该花时间来获取有关数据治理的指示,但事实是它不会高效,因为您经常会面临高水平的阻力。从您的数据开始,更重要的是,与使用它的人一起开始。聆听业务专家和协作者的意见,了解您的数据集以检测业务价值和潜在的业务风险,然后确定谁最多使用数据集。通常会有那些最倾向于保护并保持数据集高度完整性的人。
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