2019—开启你的数据治理道路

发布时间:2019.06.28来源:知乎浏览量:1次标签:数据治理


如今,数字系统正在生产越来越多具有公认价值的数据,数据治理正变得越来越受欢迎和必要。然而,并非所有数据都被视为相同。


财务和实物资产是最好的治理,信息资产是最差的治理,最不了解,最不利用。

作为有价值资产的数据被视为可以推动竞争差异化并提高生产率的杠杆力量。然而,由于监管机构要求遵守和证明合规性,安全性和信息完整性,因此它也受到严格的外部审查。许多人转向跨职能政策和控制的结构,例如治理框架定义的那些。当用作数据管理的坚实基础时,数据治理可以简化阻碍数据流动,损害信任并增加组织数据资产价值的问题。


什么是数据治理?

数据治理定义了数据的规则,影响和规则,以便设置和监督适当的策略。这些规则和政策确立了决策权,以及确保安全性,责任性和可信赖性的控制措施。治理不是日常的主动监督,而是可行的数据管理系统的坚实基础。与任何治理结构一样,数据治理已经到位,通过合理的政策,明确的控制和一致的流程促进信息的良好利用。


数据治理与数据管理的区别

数据管理词典将数据治理定义为“对数据资产管理行使权限,控制和共享决策(规划,监控和执行)。”数据治理计划为开发适当的数据管理协议奠定了基础。程序。


另一方面,数据管理是将治理政策付诸行动的过程。治理提供了一个框架; 此后,您可以定义管理区域(例如安全性,数据库和文档控制)和基础架构或体系结构管理。治理确定了数据可访问性和控制权的原因和对象,而管理层则设置了何处以及如何进行控制。


同样,应该注意的是,数据治理和数据质量不是同义词,而是密切相关的。数据质量是数据准确性,完整性,可用性和有效性的衡量标准。数据治理策略对此审查数据应用指南。


组建数据治理团队

数据治理策略适用于企业内的每个人:员工,领导,甚至董事会成员。为了建立治理结构,组建了一个团队或委员会来制定数据监督的目标,使命和愿景。


该团队可以由信息分析师,IT人员,主题专家和项目经理组成,以提供专业知识; 但是,业务线专业人员可以提供有效,主动的治理所需的跨职能平衡。


该团队可能被称为数据治理委员会,数据管理委员会或数据治理委员会,角色标题可能从数据管理员到数据科学家,从数据架构师到数据分析师。他们也可能是更大的数据治理办公室(DGO)的一部分。


该团队主要负责管理数据(妥善处理数据资产)。角色可以归于一个人,或者在大型组织的情况下,可归于一个群体。该职位负责准确性和适当的访问。根据规定的治理要求,管理员还可以作为数据完整性和更新的仲裁者。


该团队还提供有关战略数据规划,数据素养和数据使用的指导和结构,并为主数据管理(MDM)问题提供解决方案。MDM经常与数据治理混淆,但它们不是同一个:MDM是一种方法,使组织能够将所有数据链接到单个主文件,以简化数据可访问性和共享。


组织为什么需要数据治理?

越来越多的内部信息在整个组织中寻找新的生命,而不仅仅是个别部门的财产。实际上,许多数据治理计划源于改进数据的尝试,因为它在整个组织中变得可行。数据现在用于提高组织效率,识别利润机会,增强客户体验,以及改进或开发新产品。


企业需要哪些数据治理?

大多数企业都受益于强大的数据治理,但监管负担沉重的行业对正式治理计划的需求更大,尤其侧重于将其置于监管风险之下的活动。坚持监管挑战直接影响他们管理,报告和保护敏感信息的方式。不合规可能导致罚款,品牌损害甚至入狱。


但是,应该注意的是,任何收集敏感数据的组织也必须遵守法规要求。强大的数据治理首先验证和提升质量数据,然后制定政策,控制和管理以满足内部和外部期望。 


虽然银行,金融和医疗保健是一些受监管最严格的行业,但其治理结构可以提供超越信息安全的优势。例如,在医疗保健领域,知识获取可以为更好的患者结果提供机会。


数据安全的要求在不断变化,并且由于许多组织具有全球影响力,因此可以在欧洲通用数据保护法规(GDPR)中找到一个好的用例,以前称为数据保护指令。该法规于2018年年中生效,概述了解决个人数据权利(如便携性和访问权限)的规定,以及从公司数据存储中被遗忘或删除的权利。


数据治理的目标和益处

治理的主要目标是通过问责制,一致的数据分发政策,流程和程序,标准化系统和教育来确保数据资产的完整性。好处包括以下内容:提高数据质量。提供值得信赖的信息。通过高质量,一致的数据创造信心。做出明智的商业决策。降低成本,提高盈利能力,同时降低监管罚款风险。推动各部门的优化和有效性。实现更好的战略规划,风险管理和合规性。跨组织和部门建立更好的协作机会。消除多余的工作。通过识别漏洞和修复来提高数据安全性。增加数据值。解决数据问题。支持数据驱动的客户服务计划。在增长或合并期间快速改善业务运营。符合行业法规。提高整个组织的数据透明度。使用高质量数据提高生产力并减少错误。实现持续的数据改进计划。数据治理举措面临的挑战


数据治理计划的最大障碍集中在访问和可用性上。数据可用性涉及的不仅仅是授权人员,还涉及数据的保存位置和检索方式,这可能会导致新的数据参与规则和误解区域。其他挑战来自过于复杂的任务和政策,这些任务和政策难以实施,可能会减缓有效治理的工作。


相反,缺乏适当的监督和调整也会妨碍整个组织实现治理的好处。许多组织提倡框架,这些框架重视有针对性的定义方法,但允许进行适当的评估和修改以解决潜在的问题。


数据治理计划的目标是确定团队的原则并确定目标和方向,那么就在2019年开启你的数据治理道路吧!

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