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成功数据治理的关键

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-05-13

这是数据治理成功的关键
将数据治理视为程序,很多人将数据治理视为一个项目,这怎么了 出问题的是项目有结束日期。数据治理,如果您希望它成功并能很好地服务于您的数据,则它必须是一个程序,
您无法为其指定结束日期,因为它需要持续进行,也就是说,如果您想成为一家数据驱动的公司,并且希望从数据中获取信息和知识,那么数据治理就不会有结束日期。

一个程序由许多不同的项目组成
例如第一个项目是建立数据治理框架,另一个是进行现状评估,另一个是确定未来状态和计划,关于如何到达那里。但是,数据治理并没有停止,克服政治挑战,扰流板警报!如果您是数据治理方面的新手,那将是挑战通常很多。

数据治理通常会带来一些变化,以使内容更加清晰:

转化为数据的含义
如何获取,生产,维护,使用
应将哪些资源专用于此
应该解决哪些优先事项,依此类推
关于如何最好地完成上述任何工作,将会有很多意见。当然,有些会互相冲突,有些不会符合公司的最大利益。

如果您不想要心痛,则需要克服这些挑战
在那里良好的赞助,强大的行政支持,沟通和变更管理将为您提供帮助,数据治理计划中有很多领域需要解决,它可能是压倒性的,当我在数据治理中担任第一职时,感觉就像被告知“放松身心,沸腾大海”,您需要学会识别低落的果实并加以解决,但同时要注意那些战略性的长期目标,这就是为什么 数据治理成熟度模型 可以成为一个好工具的原因,因为它向您展示了您应该首先着手解决的问题,以便逐步发展并提升到更高的成熟度水平。

迭代构建
要以成功实现数据治理的先前关键为基础,请进行迭代构建,我建议周期为3个月的周期,在此周期结束时您将完成交付,当然有些将需要6甚至12个月的时间,总而言之,保持一致并向您的利益相关者设定期望是好的,在设定的几个月后,会有更大的交付成果。该交付成果可能是:

评估
一个 数据治理记分卡
数据治理工作流程
一套标准
定义了许多业务术语,等等。

只需不断构建并从一个迭代进展到另一个即可
同样,您可以查看数据治理成熟度模型以获取有关此方面的一些指导,专注于数据管理 和元数据管理,数据治理不能独立存在,这就像一个三脚架,不能自由站立。您还需要一个强大的 数据管理 程序以及一个元数据管理程序,然后可以在此强大的基础上更轻松地构建其他所有内容,包括其他数据管理领域,数据科学,AI / ML等。 

衡量成功
也许不费吹灰之力,但这件事发生了太多次了,更不用说了,人们忘记衡量数据治理的成功,特别是在程序的早期阶段,可能是因为他们热衷于实践一些东西以显示出一些改进,但是后来他们却忘记了“显示出一些改进”的“显示”部分,如果不进行基线测量,很难显示出改善,那就是很多事情要做,确保您采取基准衡量标准,并制定可跟踪进度的指标,顺便说一下,我在有关数据治理的在线课程中确实涵盖了所有这些以及更多内容。

第二个方面是将这些指标与公司目标联系在一起

我们在业务术语表中添加了100个业务术语,或者 
我们已经培训了10位数据管理员,或者
为这两个数据域等制定了数据质量标准。 
这不是我们进行数据治理的原因。我们正在进行数据治理,以获取更好的 洞察力和事后见解以及 对数据的远见,确定效率,使我们的客户更加满意等等。

专注于数据域
许多数据治理程序并不是从企业级别开始的,他们中的许多人是从部门级开始的。很好,但是如果它不能在整个企业范围内使用,它将在实现过程中被孤立,并最终会失败,结果将产生不良后果,例如:

无法获得客户的360度视图
无法建立强大的AI / ML程序
不会减少数据质量错误
数据文盲等

其他数据治理程序专注于特定系统通常是CRM
这也是错误的,因为它缺少重要的利益相关者,这些利益相关者可能没有使用这些系统,而是在使用和创建相关数据,因此专注于数据治理的最佳方法是在数据域上,例如客户,产品,位置等,这样可以确保相关部门和系统也属于范围。

不要把它放在IT之下
我经常看到的另一个错误是,数据治理被置于IT职能之下,为什么会有问题呢?因为那样,它将与IT相关联。假设IT部门需要领导,他们需要拥有它,他们需要提供所有答案,是的IT是重要的合作伙伴和关键的利益相关者,但是企业必须持续参与数据治理计划,信不信由你,拥有它的是企业,实际上不是IT,如果没有企业提供所有权,没有企业提供管理权,没有企业提供需求,知识,指导,支持,则数据治理很可能会失败。

沟通和管理变更
沟通是您最好的朋友,在几年前的一次会议上,数据治理是90%的通信,也许很多但是成功的数据治理仍然需要大量的沟通,正如我在数据治理成功的较早关键中提到的那样,数据治理通常会带来很多变化,需要通过以下方法进行管理:

沟通,
利益相关者参与,
强有力的赞助,
行政支持,
培训等等。 
不要低估它们的重要性,这就是为什么我认为这可能是数据治理成功的9个关键中最重要的原因。 

数据治理程序不容易实现

并且有些失败,因为它们不能解决上述一个或多个问题,因此我鼓励任何人遵循并坚持数据治理成功的这些关键,。这将确保遵循最佳实践并满足其要求的企业范围的数据治理计划。


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