數據治理是確保組織數據資產被管理的重要措施。任何數據治理計劃的目標都應針對優先業務目標進行實施，并在整個組織中釋放數據的價值。

數據治理不應單獨存在，它必須解決業務問題并交付成果。首先確定業務目標、預期結果、關鍵利益相關者以及實現這些目標所需的數據。技術和數據架構在實現數據治理和實現這些目標方面發揮著至關重要的作用。

• 人員是指參與數據治理的組織結構、角色和職責，包括擁有、收集、存儲、管理和使用數據的人員。

• 政策為使用、保護和管理數據提供指導方針，確保一致性和合規性。

• 流程是指溝通、協作和管理數據的程序，包括數據的收集、存儲、保護和使用。

• 技術是指用于支持數據治理的工具和系統，例如數據管理平臺和安全解決方案。

例如，如果目標是提高客戶保留率，則數據治理計劃應關注客戶數據在整個組織中的產生和使用位置，確保組織的客戶數據準確、完整、受到保護并且可供需要的人訪問做出可以提高客戶保留率的決策。

協調和標準化策略、角色和數據管理流程以使其與業務目標保持一致非常重要。這將確保數據得到有效使用，并確保所有利益相關者都朝著同一目標努力。

啟動數據治理計劃似乎是一項艱巨的任務，但通過從小處著手并專注于交付優先的業務成果，數據治理可以成為日常業務的自然延伸。

構建數據治理程序是一個迭代和漸進的過程

第 1 步：定義數據策略和數據治理目標

組織的業務目標和預期結果是什么？應該同時考慮長期戰略目標和短期戰術目標，并記住目標可能會受到法規和合規性等外部因素的影響。

數據策略可識別、優先排序和調整整個組織及其各種業務線的業務目標。跨多個業務目標，數據戰略將確定數據需求、措施和 KPI、利益相關者以及所需的數據管理流程、技術優先級和能力。

隨著業務和優先事項的變化，定期審查和更新數據策略非常重要。如果沒有數據戰略，應該制定一個——這不需要很長時間，但確實需要合適的利益相關者參與并一起制定。

清楚地了解業務目標和數據需求后，設置數據治理目標和優先級。例如，有效的數據治理計劃可能：

• 提高數據質量，從而做出更準確、更可靠的決策

• 提高數據安全性以保護敏感信息

• 實現行業法規的合規性和報告

• 提高數據資產的整體信任度和可靠性

• 使數據更易于訪問和使用，從而提高效率和生產力。

明確定義目的和目標將指導數據治理計劃的優先級排序和開發，最終推動收入、成本節約和客戶滿意度。

第 2 步：獲得高管和重要利益相關者支持

確定數據治理計劃的關鍵利益相關者和角色，以及需要參與其執行的人員。這應該包括組織內外的員工、經理、IT人員、數據架構師和業務線所有者以及數據保管人。

執行發起人至關重要：一個了解數據治理的重要性和目標、認識到數據治理帶來的商業價值并支持實現這些成果所需投資的人。

有了主要支持者，組建團隊以了解令人信服的敘述，定義需要完成的工作，如何提高意識，以及如何構建將用于支持數據治理計劃實施的管理模式。

以下是可能參與數據治理計劃的典型利益相關者級別的示例：

通過有效地讓關鍵利益相關者參與進來，確定并交付明確的業務價值，數據治理計劃的實施可以成為組織的戰略優勢。

第 3 步：評估、構建和完善數據治理計劃

在了解業務目標并且數據治理發起人和利益相關者到位后，重要的是將這些目標與現有的人員、流程和技術能力進行映射以實現這些目標。

DCMM、DAMA、DCAM等數據管理框架提供了一種結構化方法，可以使用通用標準和數據最佳實踐集根據行業基準評估數據成熟度。

查看當前在組織內如何治理和管理數據。當前方法的優點和缺點是什么？實現關鍵業務目標需要什么？

請記住，不必也不應該一次完成所有事情。在業務目標的背景下確定需要改進的領域，以優先考慮工作并專注于最重要的領域，以有意義的方式為業務交付成果。有效且高效的數據治理計劃將支持組織的發展和競爭優勢。

第 4 步：制定組織的數據策略

數據策略是一組文檔化的指南，用于指導組織的數據資產如何得到一致的監管、管理、保護和使用。數據策略由組織的數據戰略驅動，與業務目標和預期結果保持一致，并且可能受到內部和外部監管因素的影響。數據政策可能包括數據收集、存儲和使用、數據質量和安全性等主題：

政策確的數據以支持組織的總體目標并符合相關法律法規的方式使用。這可以提高數據質量，做出更好的決策，并增加對組織數據資產的信任，最終使組織更加成功和可持續發展。

第 5 步：確立角色和職責

明確參與數據治理的人員的角色和職責，包括負責收集、存儲和使用數據的人員。這將有助于確保每個人都了解自己的角色，并能有效地為數據治理工作做出貢獻。

數據治理的結構可能因組織而異。在大型企業中，數據治理可能有專門的團隊進行監督（如上表所示），而在小型企業中，數據治理可能是現有角色和職責的一部分。混合方法也可能適用于某些組織。考慮公司文化并開發促進數據驅動實踐的數據治理框架至關重要。成功的關鍵是從小處著手、學習和適應，同時專注于交付和衡量業務成果。

清楚地了解數據治理參與者的角色和職責可以確保他們擁有履行職責所需的技能和知識。

第 6 步：開發和完善數據流程

數據治理流程通過協調整個組織的團隊來確保有效的決策制定并實現一致的數據管理實踐。此外，數據治理流程還可以確保符合監管標準并保護敏感數據。

數據流程為指導、升級和解決提供了正式渠道。數據治理流程應該是輕量級的，以在不增加不必要的負擔或阻礙創新的情況下實現業務目標。流程可以通過工具、工作流程和技術實現自動化。

重要的是盡早建立這些流程，以防止在數據管理實施后期可能出現的問題或混亂。

第 7 步：實施、評估和調整策略

一旦定義了數據治理計劃的組件，就該將它們付諸實踐了。這可能包括實施新技術或流程或對現有技術或流程進行更改。

要記住，數據治理計劃只有在向業務展示價值時才能成功，因此需要衡量和報告優先業務成果的交付情況。定期監控和審查策略將確保它符合目標和業務目標。

不斷評估目標，并根據需要進行調整。這將使數據治理計劃不斷發展并適應組織和行業不斷變化的需求。持續改進的方法將使數據治理計劃保持相關性并為組織提供最大價值。

總之，通過遵循漸進式方法并讓關鍵利益相關者參與進來，可以構建符合組織獨特需求并支持加速業務成果交付的數據治理計劃。

實施數據治理計劃可能會帶來不同的挑戰，例如資源有限、變革阻力以及對數據治理的價值缺乏了解。這些挑戰可以通過有效地向所有利益相關者傳達項目的價值和好處、為負責實施的人員提供培訓和支持以及讓關鍵決策者參與規劃過程來克服。

通過實施可交付關鍵業務成果的數據治理計劃，可以確保計劃的成功并從組織的數據資產中獲得可衡量的業務價值，同時有效地管理數據、提高數據質量并在整個生命周期內保持數據的完整性。