您是否与数据治理的战略转变保持一致？

你今天很难找到一个没有某种数据管理程序的组织，如果你这样做，他们很可能会在提交第11章的公司名单上。为什么？因为大多数企业都知道数据是收入增长和长寿的关键，并且他们必须找到一种方法来利用这些资产获取洞察力以获得竞争优势。一些组织最近才学到的是，任何有效的数据管理策略都需要将数据治理作为一个基本要素，因为它将决定他们在数据驱动计划中的成功与否。

通过成功的治理模型，组织可以确保业务用户拥有可以轻松理解和利用的高质量数据，从而制定复杂的业务决策。但是，并非每个组织都配备了繁荣的数据治理模型。

许多组织仍在利用过度技术化，以IT为中心的工具或过时的方法（如Excel电子表格或SharePoint文档）。随着数据的积累，传播和部署加速，通常利用不合适的工具会导致数据管理不善和误解，并产生大量业务问题。

每项业务的目标都是使其数据成为可操作的资产，从而推动更好的业务决策。组织需要一个数据治理基础，使每个业务用户都可以访问，理解和获取数据。通过优化的企业方法，企业可以确保他们的定位不仅是为了今天的成功，而且是为了未来的成功。

利用数据治理促进数据成功

 过去，数据治理通常是在特定部门内分配的任务。一个部门可能已经解决了监管要求和合规性问题，而另一个部门则可能使用数据治理来定义其数据资源。不同的部门结合电子表格和SharePoint文档使用不同的遗留工具来完成各种任务。资源经常被忽视和不定期更新，造成广泛的不信任。IT使用的数据治理工具通常具有很高的技术性，使得业务用户无法使用它们，也不确定是否过于技术性的术语。这种对数据治理的不信任和误解可以理解地导致许多人对这些程序的作用和可靠性产生负面印象。

当数据治理在企业级别完成时，业务用户有权快速查找，理解和应用要分析和处理的正确数据源，并确保维护这些数据资源的完整性。如今，数据治理的成功取决于一种鼓励自助服务并在业务用户之间建立数据信任的协作式企业方法。它要求组织弥合IT和业务鸿沟，并在数据所有者，管理者和消费者之间建立统一，以消除业务用户在执行重要业务操作和做出重要决策时所面临的模糊性。

现代企业为每个部门生成大量有价值的数据，这意味着现在每个人都关注数据。组织必须参与所有各方，并明确定义数据所有者，管理员和用户之间的角色和职责，以确保充分了解整个企业和数据供应链中的数据。为了实现这一目标，组织还必须从传统工具转向集中式解决方案套件  ，从而提供对组织数据资产的业务友好视角，以建立理解并鼓励协作。