数据治理到底是什么?

发布时间:2019.03.19来源:亿信华辰浏览量:14次标签:数据治理

对于如何创建,收集,处理和操作,存储,可供使用或退役数据感兴趣的任何个人或团体,数据治理都是关注的问题。我们称这些人为数据利益相关者。通常,数据利益相关者可以让各种IT管理和数据管理团队决定如何完成我们上面列出的任务。但有时,这些活动需要根据商定的决策程序,由利益相关方团体真正做出决策; 这就是数据治理发挥作用的时候。这种决策(和其他活动)由集中资源促进和协调; 在  DGI数据治理框架中,我们描述了一个  数据治理办公室(DGO)。我们还描述了   整个组织中数据管理员的角色和职责

 

数据治理意味着什么,它有什么作用?

数据治理意味着“对数据相关事务的决策和权限的行使”。

更具体地说,数据治理是“信息相关流程的决策权和责任制度,根据商定的模型执行,描述谁可以采取什么行动来处理什么信息,何时,在什么情况下使用什么方法。”

当人们提到数据治理时,他们可能会谈论

      • 组织机构
      • 规则
      • 决策权(我们如何“决定如何决定”)
      • 责任,或
      • 监控,控制和其他执法方法。

数据治理计划可能会有很大差异,具体取决于其  重点  (合规性,数据集成,主数据管理等)。然而,无论治理的“风味”如何,每个计划都将具有基本相同的三部分任务:

      1. 制作/收集/调整规则,
      2. 解决问题,和
      3. 监控/执行合规性,同时为数据利益相关者提供持续支持。

 

 组织何时需要正式的数据治理?

当出现以下四种情况之一时,组织需要从非正式治理转向正式的数据治理:

      1. 组织变得如此之大,以至于传统管理无法解决与数据相关的跨职能活动。
      2. 组织的数据系统变得如此复杂,以至于传统管理无法解决与数据相关的跨职能活动。
      3. 组织的数据架构师,SOA团队或其他横向关注的团队需要跨职能程序的支持,该程序采用企业(而不是孤立的)数据关注和选择的视图。
      4. 监管,合规或合同要求要求正式的数据治理。

 

组织中的数据治理计划位于何处?

这有所不同。它们可以放在业务运营,IT,合规性/隐私或数据管理组织结构中。重要的是,他们获得了适当级别的领导支持以及数据利益相关方团体的适当参与程度。

注意:如果数据治理计划属于公司组织结构图中的应用程序开发,那么它们很少会成功,因为通常需要AppDev团队作为满足其他利益相关者需求的一部分进行妥协。同样,向项目管理办公室报告的数据治理计划可能会受到影响,因为负责按时和按预算完成项目的项目经理可能会被解雇,以便了解需要治理注意的数据相关问题类型。

 

为什么使用正式的数据治理框架?

框架帮助我们组织我们如何思考和沟通复杂或模糊的概念。使用正式框架可以帮助业务,IT,数据管理,合规性和其他学科的数据利益相关者聚集在一起,以实现思想和目的的清晰。

使用框架可以帮助管理层和员工做出正确的决策 - 坚持做出决策。它可以帮助他们就如何“决定如何决定”达成共识。这样,他们可以更有效地创建规则,确保遵守规则,并处理不合规,模糊和问题。

 

组织如何“做”数据治理?

首先,他们决定什么对他们很重要 - 他们的计划将关注什么。然后他们就他们的努力达成了价值陈述。这将有助于确定范围并建立SMART目标,成功度量和指标。接下来,为他们的努力制定路线图,他们利用这一点获得利益相关者的支持。一旦实现,他们就会设计一个程序,部署程序,进行管理数据所涉及的过程,并执行监视,测量和报告数据,程序和项目状态所涉及的过程。

数据治理计划倾向于首先将注意力集中在有限问题上,然后扩展其范围以解决其他问题或其他信息集。因此,数据治理的建立往往是一个迭代过程; 一个新的关注领域可能会经历上述所有步骤,同时其他治理主导的努力在“治理数据”阶段得到了很好的建立。

 

我们需要多少数据治理?

尽可能帮助您实现目标。DGI数据治理框架可以应用于普遍的“大爆炸”计划。但它专门为那些打算以有限的方式应用治理的组织而设计,然后根据需要进行扩展。框架中描述的数据治理的所有10个组成部分都将出现在最小的计划和项目中; 随着参与者数量或数据系统复杂性的增加,复杂程度将会增加。

通过使您的团队根据框架中描述的术语和概念进行标准化,您将培训您的业务,IT和合规性员工,以便以实现数据资产价值,管理成本和复杂性的方式相互通信,以及确保合规。“本地行动,但全球化思考”的数据治理方法意味着您的团队将在应对大型或复杂的数据相关问题时做好准备。

 

我们如何评估我们是否已为数据治理做好准备?

在从当前状态转变为更正式的治理和管理方法之前,评估数据治理的准备情况非常重要。为什么?可能存在当前模型到位的正当理由。同样,可能有充分理由说明改变可能对企业,特定计划或项目甚至个人的职业生涯造成不利影响。红旗包括:

      • 拒绝商业团体介入
      • 拒绝领导赞助数据治理工作
      •  当必须明确实施的决策和规则必须从组织的最高层落下时,决定实施  自下而上的计划
      • 决定授权一个团队(外包商,合作伙伴或团队)为数据相关的工作做出与数据相关的决策,他们将从中受益
          • 考虑企业观点
          • 涉及数据利益相
          • 纠正数据问题
          • 承认数据问题

 

奖金问题

数据治理中最容易被忽视的方面是什么?

与数据相关的关注和决策坐在零点的员工的沟通技巧。他们需要能够阐明许多利益相关者的需求和关注点,并在许多媒介和媒介中对其进行描述。通常,坐在这些职位上的员工没有写作或公共演讲背景,他们需要帮助学习特定于数据的沟通技巧,制定沟通计划,以及开发电子邮件模板,以确保所有利益相关者获得正确的信息级别。正确的时间,以正确的顺序避免政治问题。

幸运的是,培训可以为精通数据的员工提供这些技能。通过正确的沟通工作,您的数据治理团队可以开展治理业务,确信他们能够为您的各种数据利益相关方群体提供协调。

(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
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