数据治理—良好的开端

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

1、组织机构

2、规则

3、决策权

4、责任

5、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；

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。