當我們認為有價值的東西時，我們需要確定我們如何以及何時使用它以及保護它。我們通過建立標準，政策和流程來定義如何利用和保護此資產。

讓我們看一下辦公樓的例子。對家具和設備進行盤點和跟蹤。員工接受安全和安保方面的培訓，并在使用專業設備方面擁有一些發展方面的專業知識。辦公室經理知道哪些會議室和辦公桌可供使用及其位置。

保持辦公樓清潔，安全，舒適和井井有條，增加了居住者的生產力。

如果沒有這樣的辦公室治理，這座辦公樓就會變得不安全，不安全，沒有生產力并且未得到充分利用。您是否看到此辦公室資產示例與您的數據之間的平行？將數據轉換為資產還依賴于有效的數據治理。

開始持續改進之旅

成功的數據驅動型公司接受并實施持續改進活動以提高結果，為業務改進項目提供結構化方法。步驟包括問題識別，數據收集，根本原因分析，計劃流程變更，實施變更和監控結果。這個循環被稱為持續改進的計劃 - 執行 - 檢查 - 行動循環，或PDCA。

致力于持續改進文化的組織，基于PDCA循環，在很大程度上依賴于每一步的數據。業務問題可以通過浪費，延遲和返工來定義。需要通過實際測量來量化這些問題，以幫助分析團隊檢測并確定下一組改進活動的優先順序。

改進活動完成后，通過反饋監控結果非常重要。它提供了成功的證據，它還有助于改進團隊了解要關注的流程。

收集的有關改進過程的數據將顯示效率低下和浪費的癥狀。然后，分析團隊執行根本原因分析，以確定可以調整以減少它們的“杠桿”。將對測試和假設進行測試和驗證，以發現實際的力量，從而相應地調整適當的管理和操作杠桿。

擴展和維持改進周期

實施PDCA持續改進周期的公司意識到，隨著時間的推移，跨多個業務領域擴展和維持該計劃將面臨挑戰。

數據收集可能很繁瑣，尤其是在相關數據管理活動需要大量手動活動的情況下。通常，操作數據庫中可用的數據存在許多與質量，安全性，可信度，可訪問性和整體理解相關的問題。這些都是阻礙改善活動的障礙。

如果數據不易獲得，可訪問，可信或可理解，則分析和改進團隊無法有效地完成工作。這將導致勢頭放緩或導致公司完全放棄改進方法。推動改進周期的必要數據必須采用“資產類”形式，以維持改進周期。

擴展PDCA周期涉及多個團隊在不同的業務領域工作，以擴大改進活動的范圍。財務，人力資源，運營，銷售，供應鏈，客戶服務和IT等流程都可能正在進行分析和評估。

卓越運營的道路基于擴展和持續改進的能力。

數據治理如何支持改進周期

考慮一家運營物流網絡的公用事業公司，為客戶提供能源。執行團隊希望減少新建資產上線所需的時間，并獲得更快地調試服務的財務收益。

業務改進團隊開始收集以前建設項目的績效數據，以確定潛在的改進領域。

他們很快就意識到實施了一個新的工作管理系統，并且歷史建筑數據的轉換被認為是“非關鍵”的，以使項目按計劃和預算進行。

從實施角度來看，實施團隊并未將歷史建筑數據視為有價值，因此他們將其歸檔而不是將其轉換為新系統。這個決定是在“本地”項目的背景下做出的，而沒有考慮公司的更大分析需求。

遺憾的是，此實用程序無法理解或實施數據治理。如果是的話，歷史建筑數據將被清理并轉換為新工作管理系統部署的一部分。該公司未能將此數據視為具有下游分析應用程序的資產。

在此示例中，不轉換歷史數據的決定基于項目級別的管理成本。沒有考慮數據投資。但治理良好的數據是真正的資產。質量，可訪問性，及時性和可理解性是持續改進流程的生產力和可持續性的基礎。

如果您的公司正在實施任何形式的計劃以改善結果，例如專業管理系統，平衡記分卡，精益管理概念，六西格瑪或全面質量管理，那么數據治理就是長期可持續成功的核心。

改進計劃需要組織各個層面的動力，精力和承諾。為了保持動力，受管理的數據資產是關鍵的推動因素，可以更輕松，更快速地檢測和診斷問題，改進流程并驗證結果。改進計劃的質量與為其提供動力的數據資產之間存在直接聯系