数据治理包括管理和保护公司数据资产所需的人员，流程和技术，以保证普遍理解，正确，完整，可信赖，安全和可发现的公司数据。

数据治理包含的主题是：
 

数据治理的核心是建立方法，以及一个具有明确职责和流程以标准化，集成，保护和存储公司数据的组织。主要目标是：

● 降低风险

● 建立数据使用内部规则

● 实施合规要求

● 改善内部和外部沟通

● 增加数据价值

● 方便上述管理

● 降低成本

● 通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存

数据治理计划始终会影响企业的战略，战术和运营水平（请参见下图）。为了在公司范围内并与其他数据项目协调有效地组织和使用数据，必须将数据治理程序视为一个持续的迭代过程。
 

数据治理级别

除了职责外，任何数据治理程序的以下方面都必须加以澄清（请参见下图）。
 

数据治理方面

● 组织（the “where” and “who”）

● 业务方面（the “what”）

● 技术方面（the “how”）

02为什么数据治理很重要？

大多数公司已经为个别应用程序或业务部门提供了某种形式的数据治理，尽管不一定将其全面制度化。因此，数据治理的系统介绍通常是从非正式规则到正式控制的演变。

通常，一旦公司达到无法有效实施跨职能任务的规模，便会实施正式的数据治理。

数据治理是众多任务或项目的先决条件，并具有许多明显的好处：

● 整个组织中一致，统一的数据和流程是获得更好，更全面的决策支持的前提。

● 通过用于更改流程和数据的清晰规则，在技术，业务和组织级别提高IT领域的可伸缩性；

● 中央控制机制具有优化数据管理成本的潜力（在数据集爆炸时代，这一点越来越重要）；

● 通过使用协同作用（例如，通过重用流程和数据）提高效率；

● 通过质量保证和认证的数据以及数据流程的完整记录，对数据具有更高的信心；

● 达到合规准则；

● 通过监视和查看隐私策略来保护内部和外部数据；

● 通过减少冗长的协调流程（例如，通过清晰的需求管理）来提高流程效率；

● 通过标准化进行清晰透明的沟通。这是企业范围内以数据为中心的计划的前提；

● 此外，每个数据治理计划的特殊性质也带来了特殊的好处。

数据治理对于企业保持响应能力至关重要，这一点比以往任何时候都重要。开拓新的创新业务领域也很重要，例如通过大数据分析，这不允许持久地进行落后的思考和大修结构。

目前，导致公司重新考虑其当前方法的最重要的驱动因素是：

● 建立以数据为中心的视图以支持数字业务模型

● 企业范围的数据质量和主数据管理

● 大数据环境中的数据可管理性

● 制定标准以增强对外部影响（例如并购）的反应能力

● 自助服务BI：用户希望独立于IT进行分析

● 合规性：透明且易于理解的数据流程，以符合法律要求

03数据治理的挑战

数据治理的相关性显而易见。尽管如此，尽管具有优势，但许多公司还是害怕实施数据治理程序，这可能是由于假定的复杂性或总体不确定性。

实施数据治理计划绝非易事。以下是实施阶段的一些最大障碍：

组织

数据治理需要一种开放的企业文化，例如，可以实施组织变更，即使这仅意味着命名角色和分配职责。结果，数据治理成为一个政治问题，因为这最终意味着分配，授予和撤消责任与能力。这里需要一种敏感的方法。

接受与沟通

数据治理需要通过合适的员工在正确的地方通过各方之间的有效通信来接受。项目经理尤其需要了解技术和业务方面的术语，术语，最好是公司的总体概念图。

预算和利益相关者

通常仍然很难说服组织中的利益相关者对数据治理计划的需求并获得预算。另外，变更通常会因根深蒂固而受到阻碍，但是业务部门中不直接可见的资源可以弥补正常运行的过程和信息处理中的不足。

标准化和灵活性

企业需要灵活应对快速变化的需求。但是，至关重要的是，要根据每个公司的业务需求在灵活性和数据治理标准之间寻求适当的平衡。

 

混乱与镇压之间的平衡

04数据治理最佳实践和成功因素

实施数据治理计划

数据治理不是一个大的创举，并且不能以这种方式工作。相反，全球计划是高度复杂且长期的项目。因此，他们冒着参与者可能随着时间流逝失去信任和兴趣的风险。

因此，建议从可管理的或特定于应用程序的原型项目开始，并反复进行。这样，项目将保持可管理性，并且经验可用于更复杂的项目或扩展公司中的数据治理计划。

典型的项目步骤为：

● 确定目标并了解收益；

● 分析当前状态和增量分析；

● 得出路线图；

● 说服利益相关者和预算项目；

● 制定和计划数据治理计划；

● 实施数据治理计划；

● 监控。

这些步骤不仅要针对每个新程序重复，而且如果进行更改，还需要重复这些步骤。

在开始任何数据治理程序之前，应始终回答有关项目原因的问题，以避免不必要的额外工作。同样，应评估现有流程，以确定它们是否可以在数据治理计划的框架内适应新要求，而不是从可能不必要的新流程开发入手。