2023 年要遵循的 8 个数据治理步骤

数据治理在不断发展。 Gartner 研究表明，61% 的组织优先考虑业务流程和生产力的数据优化，而不仅仅是合规性。 要成功实现这些目标，需要了解数据治理的重要性以及要遵循的关键步骤。

了解 2023 年数据治理的重要性

组织利用数据治理来最大化客户和业务数据。 通过获取有关您的客户、员工、资产等的数据，并确保正确有效地使用这些数据，您可以轻松、可靠地访问有助于制定关键业务决策的数据。

安全性是数据治理的另一大优势。 通过创建数据治理结构，可以保证组织知识库的安全。 考虑到所有这些好处，理解数据治理的意义并在 2023 年实施正确的数据治理步骤是有意义的。

数据治理和数据管理通常可以互换使用，但是，它们是不同的术语。

数据治理主要侧重于文档。 它定义了谁拥有公司的数据，谁可以访问这些数据，哪些数据源可用，以及已经建立了哪些流程来确保数据安全和符合适用要求。

数据管理主要是关于行动，或实施数据治理策略的法规和指南。

数据治理的 8 个关键步骤

为了在 2023 年实现有效的数据治理，您必须记住以下步骤和建议：

1. 将您的数据治理计划传达给团队

向每个团队或利益相关者解释强大的数据治理如何帮助他们更有效地执行任务。 这将帮助他们了解，他们为此所做的努力——例如生成供共享驱动器中的多个人使用的 Excel 电子表格——是一项关键的数字资产。 如果人们意识到其对实现整体组织目标的重要性，他们将更有可能接受您的数据治理计划。

2.盘点现有的数据治理措施

无论您是否意识到，您的公司大概已经参与了大量的数据治理操作。 检查您当前正在做的事情，例如“主数据管理”，以确定哪里存在漏洞，组内是否存在任何不一致，以及您需要什么来改进数据治理计划。

3. 了解数据治理的组成部分

您的方法应该从描述您组织的数据相关目标的正式使命声明或章程开始。 完成此阶段后，您可以继续处理数据治理要素，以帮助您实现这些目标。 一般会包括：

• 文档：您业务的起点，以便您可以审查已建立的流程以确定需要更改的内容和位置。
• 数据目录：可访问数据的列表，其中包含搜索功能、数据来源历史、协作工具和文件格式等信息，以及所有其他相关特征。
• 数据映射：组织内数据流的表示，它的各种互连和交叉点，以及该流如何改变其状态。
• 词汇表：一个通用词典，包括对组织特定术语和概念的解释。
• 元数据：元数据是用于分类和检索其他数据的数据； 例如，如果数据是一张猫的图片，元数据的实例还包括文件类型、相关标签或短语以及文件的使用权限。
• 主数据：您认为对数据治理策略至关重要的定义的权威数据源。

4. 映射您当前的数据治理成熟度级别和可能的最终目标

使用成熟度模型，您可以评估您的组织有效采用数据治理计划的能力。 这种方法分析整个公司的不同程度的参与、意识和用户购买，同时提供有关如何安排战略推出的指导。 通常，这样的事情有五个阶段：

• 婴儿期：此时，对治理方法的共识可能有限。 当前的变通办法和您的分段数据治理措施可能“足够好”，以至于管理人员还没有看到对此类计划的需求。
• 初始化：在这一点上，知名人士明白需要采取更有效的措施来复制过去的成功。 你有责任说服你的团队他们必须采用该策略——这是你在第一阶段所完成的。
• 航向修正：在这个阶段，数据治理的方案更加稳定。 您可以使用核心管理技术让您的企业为建立广泛的综合治理框架的过程做好准备。
• 业务优势：在此阶段，整个组织的流程更加复杂和一致。 您拥有一致的数据治理方法，并且参与度显着增加。 此外，您的数据治理系统明确与当前和未来的业务需求相关联。
• 优化：已达到第四级的公司将数据治理视为其流程中不可或缺的基本组成部分。 您的数据治理策略已经运行了一段时间，并且您正在积极实施优化措施。

5.分配所有权

确定谁的数据属于谁是 2023 年采用数据治理的下一阶段。这些人必须积极参与简化数据治理政策的制定，因为他们对数据拥有最终权力。 因此，即使首席数据官 (CDO) 或治理总监应该领导程序的开发过程，数据所有者的支持对于其实现也至关重要。 如果利益相关者在不同地点工作，这在 2023 年可能是一个特别困难的步骤——因此请确保每个人都在同一页面上。

6. 选择您喜欢的数据治理模型——集中式或联合式

传统上，企业使用被动的、以合规为中心的架构。 他们概述了用户应如何生成、获取、管理和丢弃数据。 为了利用当前的分析，企业需要创新的治理模型，这些模型具有上下文意识并能培养创造力。

此外，治理范式必须是集中的或分散的。 在集中式架构中，IT 或其他一些权威机构控制一对多业务使用的数据访问。 只有少数“创造者”，其余的都是看客。 当多个组拥有数据权限时，就会出现联合治理系统。 当部门有不同的数据要求时，这一点很重要。

作为中间立场，您还可以探索委托数据治理。 本节介绍独立于 IT 或集中管理的新职位。 例如，站点管理员或数据管理员是可识别的，并且可以立即访问数据源。 验证、推广和认证数据的流程的引入可能会受到批准工作流程的限制。

7. 实施数据治理

这是实施数据治理战略的操作组成部分，将包括以下三个过程，其中包括：

• 进行数据评估：要建立数据治理策略，企业必须了解其当前拥有的数据。 作为此过程的一个组成部分，企业必须首先清点数据、对数据进行分类并将数据过滤到知识流或存储桶中。
• 集中元数据存储：通常，组织内的部门都有自己的元数据管理数据库。 然而，这导致了数据孤岛； 集中式元数据可确保分析所需的可扩展性和灵活性。
• 准备数据：这是最耗时的阶段之一。 需要返回原始元数据，对其进行转换、修复，并将数据集组合成数据目录。 它的主要活动是数据清理、标准化数据转换和词汇表模板的开发。

幸运的是，有几种可用的数据治理软件平台可以转换这些步骤中的一个或多个。

8. 建立分销渠道，并进行风险评估

最后，当代数据治理计划应该使数据民主化。 因此，当策略被集成到日常任务、流程和经常使用的单个工具中时，它们是最成功的。 在跨团队分发数据时，还必须考虑安全协议和合规义务。 例如，全球数据保护条例 (GDPR) 可能会强制您实施额外的安全保护措施。

要点

随着公司产生比以往更多的信息（来自物联网、远程设备、在线平台、业务应用程序等），良好的数据治理至关重要。 在最低级别，它将确保遵守数据保护法，在最成熟的级别，它将为更强大的分析铺平道路。 这八个数据治理步骤对于 2023 年的成功至关重要，您始终可以通过另外五个战略措施来增强您的治理策略。