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数据治理在哪里适合数据战略?

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

什么是数据策略?
数据策略是使组织朝着由数据驱动的文化过渡的彻底计划和政策,数据策略通常被视为一项技术实践,但是现代而全面的数据策略不仅可以解决数据问题,还可以解决更多问题,它是定义人员,流程和技术的路线图,创建数据策略的过程是组织负责人仔细查看员工的需求的一种方法,以便他们有权使用数据,此外还检查了流程以确保数据可访问和高质量,并利用技术来实现数据的存储,共享和分析。

为什么需要数据策略?
之所以需要数据策略是因为,如果没有集中的愿景和基础,公司的不同部门将以不同的方式查看与数据相关的功能,这不可避免地导致整个组织中数据和数据系统的重复,因此,在提高与运营效率和有效性相关的成本的同时,很难从数据中确定“真相”,数据策略为与数据相关功能相关的企业规划工作提供了基础,并且是使所有企业数据相关功能的业务和IT期望统一的工具。数据策略越详细和全面,企业的业务和技术部门相互完全了解的机会就越大,没有比数据策略更好的地方来定义应在整个企业中应用的指标或服务级别期望。数据策略是彻底解释如何利用企业数据管理来支持组织任务目标或流程的最佳场所。

数据策略的组成部分是什么?
通常,这是数据策略的七个主要要素。元素包括:
在将我们的数据作为宝贵的企业资产利用时,组织的业务需求和战略目标
很好地理解企业提出的问题,可以用数据来回答
技术基础架构要求,包括构建灵活且可扩展的系统和数据资源设计
能够将数据转化为见解和可视化的能力,包括提高对旨在改善决策和讲故事的理解力和直觉的理解,以及对运营效率和有效性的改善
人员和流程,包括组织结构,技能,所需的优势以及如何支持这些内容
数据治理或最终关注员工行为并允许企业级共享有效数据的数据治理
从当前状态到将来状态将要采取的步骤的路线图。

什么是数据治理?
我将数据治理定义为对数据和与数据相关的资产的管理权限的执行和实施,数据治理侧重于提高数据和信息的价值,并且直接涉及人们在与数据关联的活动中的行为方式。

什么是数据管理?
我将数据管理定义为对数据和与数据相关的资产进行管理的问责制的形式化,换句话说数据管理员是与数据有关系的人(作为定义者,生产者和/或用户),对他们如何定义,产生和使用数据负有正式责任,例如每个使用敏感数据的人都是数据的管家,因为他们希望遵循与处理敏感数据相关的规则。

什么是元数据?
我将元数据定义为存储在IT工具中的信息,以提高对数据和数据相关资产的业务和技术理解,元数据可以另外称为数据上下文或文档,它是用于实施成功的数据治理的最有效资源之一,因为它是有关数据的信息,包括定义,可接受的值,位置,负责数据的人以及可以用来改善可用性的任何其他信息 ,自信,理解,质量和可及性。

数据,元数据和信息之间有什么区别?
考虑以下公式:数据+元数据=信息。数据是特定字段的内容,例如“ 15217”。该数字可以是数量,仪器设置,邮政编码或度量,关于该数据的元数据告诉我们,该数据字段中的“ 15217”是“总部邮政编码”(数据字段的名称),数据的长度为5个位置,并且值遵循标准服务使用的代码,当您获取纯数据并添加元数据(上下文或数据文档)时,结果是数据现在是可用于业务目的的信息。

数据治理与数据管理之间有什么区别?
数据治理侧重于人们与数据相关的行为,而数据管理侧重于通过各种学科(包括元数据管理,主数据管理,数据科学和分析)将数据和元数据传递给公司内个人的活动,数据治理专注于使人们的行为形式化,以定义,生成和使用数据,而数据管理则侧重于与按时并在预算内向组织员工提供有效数据相关的学科。

为什么您的组织拥有数据策略和正式的数据治理计划很重要?
因为最好有一个总体方案来应对重大的组织变革,而不是试图独立进行这些变革,而又没有结构和资源,数据策略包括较早的答案(在列表中)提到的组件,并且与数据,系统和应用程序有关,并构筑了必要的专业知识,知识和技能,以及从当前状态过渡到应用程序所需的交付策略和过程。

为什么数据治理是数据策略不可或缺的一部分?
数据治理是数据策略不可或缺的一部分,因为它专注于策略的人员和行为方面,数据管理责任制的正式化,组织数据素养的提高(使人们能够将数据视为有价值的资产并将其视为有价值的资产) ,以减少与数据相关的风险,并确保遵守内部和外部的数据规则。

您为什么要关心组织具有数据战略和数据治理计划?
组织的数据是使产品开发,客户交互和满意度得到改善,质量改进的宝贵工具,并且在决策制定以及质量,效率和有效性方面都影响着组织的底线,每个级别的每个人都必须认识到,企业的数据治理计划将使您能够战略性地将数据作为资产进行管理,以获取准确,可信赖和安全的数据,从而提供专注于利用和建立竞争优势的商业智能。

对企业以及您和您的角色有何影响?
对组织数据的影响将是重大的,员工和合作伙伴将受益于数据治理计划的目的(在上一个答案中),对个人角色的影响将取决于人们与数据的当前关系,但是,您组织的目的是采用一种不那么普遍的方法,旨在最大程度地减少对正常业务活动的破坏,定义数据的人员将接受有关数据定义方面的教育,这些方面可以提高企业对所使用数据的信心。产生数据的个人将接受高质量数据的教育,包括及时性,准确性,完整性和相关性,使用数据的个人将受过如何确定数据的定义,产生和使用目的的教育,数据用户还将受过与处理敏感数据相关的业务和外部规则的教育。具体来说,对您的角色的影响将取决于与预期的进展相比,您对数据定义,生产和使用的现有标准的遵守程度,值得在此重申的是,如果您遵循方法,则企业的数据治理程序的意图将比传统的治理数据的方法更少受到威胁,并且更易于采用。

您将在哪里看到与更高级别的数据可信度相关的改进?
信心将通过多种方式得到改善,一种方法是通过加深对数据的理解,使定义(包括有关数据的描述,值,所有权和业务规则)变得更加一致并且更易于访问,提高信心的另一种方式是通过了解存在哪些数据,数据位于何处,如何获得对数据的访问权限以及谁负责数据(或数据的所有者),提高信任度的第三种方式是通过对与数据相关联的策略的了解和访问,这些策略包括隐私法律,合规性法律,道德规范和合理使用规则。

那么……我是怎么做的?

这套带答案的问题是否已开始解决数据策略与数据治理需求之间的一致性?还是我错过了标记?请考虑对您如何关联主题以及与您的组织中的不同受众分享哪些信息转化为有效的交流方式发表评论,我们都可以互相学习。


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