如何改善企业中数据质量，成功落地数据治理？

数据可能是您企业最重要的资产之一。它可以帮助简化运营、推动创新、确定前景并为业务决策提供有效信息支持。但是，如果这些数据已经过时、不准确或不完整，您最大的资产可能很快就会变成最大的负债——并导致一些可怕的数据驱动决策。

由于数据源过多，不一致的数据是导致数据质量问题的主要原因。一项调查将这两个问题并列榜首，60% 的受访者认为这两个问题都是其企业面临的最常见的数据治理框架问题。将数据集中到单一来源是一个棘手的问题，尤其是当部门变得孤立并拥有其数据的所有权时。

这也使得保持数据更新、准确和可访问变得困难——更不用说安全了，这也成为一个常见的数据治理框架问题。您的企业将不断面临与数据相关的新挑战和现实；通过投资于数据治理框架，您的企业可以长期保护其最大的资产。

寻找合适的数据治理框架

自然，需要专门设计一个强大的数据治理框架来满足业务需求。然而，在大多数情况下，大型企业企业会为法规和监管要求保留数据治理。数据合规性很重要，但公司需要保护客户数据的隐私和安全。为了实现更多数据驱动的决策，数据治理还应包括有关数据准确性、可访问性和聚合的指导方针。

随着机器学习的不断发展，系统可以根据监管要求识别需要保护的数据以及如何“提供”这些数据。现在可用的海量数据使得机器学习技术几乎成为必需品。在优化、集成、访问和保护数据方面，您无法匹敌机器学习提供的精度和速度。

有了正确的策略，机器学习可以准确地识别企业内的哪些人可以访问信息资产。从销售和营销到法律和财务，您必须每天管理并确保数据的可访问性和安全性。不这样做会使您面临监管和商业风险——在一项研究中，32% 的消费者报告说，由于数据安全或数据共享政策，他们已经更换了公司或供应商。

数据治理最佳实践

对许多企业而言，构建正确的框架可能是一项挑战。仅仅决定从哪里开始，即使是经验丰富的 CIO 也会感到困惑，但您应该关注一些领域，以确保您的企业及其数据得到保护。以下是要遵循的顶级数据治理最佳实践：

1. 提高数据可访问性。如果数据要可用、可操作和可访问，就必须对其进行妥善管理。考虑实施一种更好的方式来访问和使用这些见解。这样做有助于汇总来自企业内所有数据源的信息。这极大地提高了需要数据的每个人的可访问性——尤其是营销团队和 C 级高管。

2. 建立数据管理协议。正如我所提到的，数据是贵公司最大的资产。它提高了业务价值并支持数据驱动的决策。尽管有这种潜力，但许多企业未能制定适当的数据管理协议来确保数据质量。它已成为一个如此严重的问题，以至于现在人们认为糟糕的数据质量会导致平均每年 1500 万美元的业务损失。准确确定哪些数据可用以及分析将如何推动决策。

3. 定期更新数据。虽然这不言而喻，但您必须制定适当的指导方针，以确保您的数据始终是最新的。环顾您的企业，您可能已经发现了问题。例如，营销团队一直在努力让销售人员以任何真正的一致性更新联系信息。因此，您仅在团队成员有时间时才更新数据。第三方提供商可能会解决您的问题，因为它应该配备用于清理和附加数据的既定策略。

4. 制定数据可访问性控制。限制谁可以访问数据——尤其是远程访问——很重要。毕竟，远程访问是最常发生安全风险的地方。您的数据治理框架的一部分应该包括对访问的控制。在较大的企业中，IT 或风险管理团队将负责这些政策。在 SMB 级别，这些责任落在 IT 团队、总裁或业务所有者身上。无论谁负责，您都需要制定政策，规定何时何地可以访问数据。

保持数据安全且可访问，是业务成功的关键。一旦您开发了正确的数据治理框架，您就可以消除压力并使日常运营变得更加容易、安全有效且可提高您的数据驱动决策能力。

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