組織成功取決于某些與共同業務目標一致的構建塊。這些構建塊包括業務活動，數據和分析。

治理也是必要的構建模塊之一，因為它提供了標準中的凝聚力，使人員，流程，數據和技術與成功和可持續的結果保持一致。雖然它有點抽象概念，但數據治理是幫助組織將數據用作公司資產的基礎。

獲取資產并用于幫助組織執行其業務模型。資產管理原則要求對具有優化技能和經驗的授權人員進行編目，庫存，保護和訪問資產。

如果資產具有高利用率，則資產通常會產生更多價值。在數據環境中，這意味著受管理的數據資產如果能夠在分析的支持下加強現有運營并指導改進，將更有價值。

隨著企業通過在更多業務功能中實施更廣泛的分析足跡來尋求釋放更多價值，數據治理將指導他們的旅程。

?數據的新視角

成為一個數據驅動的企業意味著根據經驗證據做出決策，而不是“直覺”。這種轉變需要一個清晰的愿景，戰略和有紀律的執行。必須仔細考慮，理解并傳達給他人所需的商業機會 - 從C套件到前線。

想要在數字時代取得成功的組織了解他們的文化以及他們的決策過程必須變得更加主動和協作。當然，數據是業務績效和持續改進的核心。

在這個大數據的現代時代，外部產生的非傳統數據集正在與內部產生的傳統數據相結合。因此，數據驅動成功的一個關鍵因素是將數據的長期視角轉變為成本中心，幾乎沒有任何投資可以為組織釋放其價值。

基于分析的數據驅動改變了這種心態。企業領導者確實開始意識到，在整個組織中使數據更易于訪問和使用有助于實現他們想要實現的結果 - 并且必須向他們的董事會報告。

如果將傳統資產管理概念應用于數據，則可以定義和實現安全性，質量，編目，定義，置信度，授權和可訪問性的目標。然后，這些區域成為新數據資產類別的性能標準。

因此，改變組織的領導力和其他文化，將數據視為資產，將其分類從“成本”轉變為“投資”。有價值的資產可以獲得財務回報和燃料生產率。它們也可以重新投資或重新使用。

數據治理是數據作為資產的新視角的關鍵。

數據治理定義和目的

數據治理對于現代經濟非常重要，因為它可以將數據轉換為有價值的資產，從而提高最高和最低績效。在一系列業務改進用例中，管理良好的數據是可訪問的，有用的和相關的。

但是在實施數據治理的早期階段，組織往往難以定義和組織數據治理，包括確定涉及哪些任務。

數據治理的核心是一個跨職能的程序，用于開發，實施，監控和實施可改善選定數據資產性能的策略。

實施數據治理可確保“資產級”數據可用于支持基于高級分析的決策制定。利用這一基本原理，可以定義滿足組織戰略意圖的潛在目標，以獲得價值。

以下列出了數據治理計劃的可能目標：

• 提高數據安全性
• 提高數據質量
• 讓更多利益相關者更容易獲取數據
• 增加數據理解
• 提高數據消費者的信心
• 提高數據素養并確定組織的數據驅動成熟度級別

建立數據治理基金會

除了計劃如何適應虛擬或物理團隊的現有公司結構外，數據治理計劃的范圍和結構對于確定和包括職責，責任，決策權和權限級別非常重要。

結構選項包括自上而下的命令和控制以及自下而上的協作網絡。還應概述執行責任。

數據執行人員（例如首席數據官）被確定為對整體數據治理結果負責是很常見的。數據所有者是管理生成關鍵數據的流程的業務領導者。他們負責定義支持該計劃目標的政策。

數據管理員向數據所有者報告，并負責將數據策略轉換為分配給數據專家的操作。數據專家執行項目和其他工作流程，以確保受管理的數據符合策略的意圖。

數據管理員構成了數據治理計劃的支柱。它們通過將任務分配給專家來影響數據的管理方式。數據管理員負責編目，定義和描述受管數據資產。

這些角色可以是全職或兼職，具體取決于工作范圍。

數據治理團隊執行的關鍵流程包括：

1. 定義和規劃程序的范圍
2. 數據質量改進
3. 數據安全性改進
4. 元數據創建和管理
5. 評估新數據源的適用性
6. 監控并強制遵守數據策略
7. 研究新的數據來源
8. 培訓以提高各級工作人員的數據素養
9. 促進和尋找新的數據驅動機會，以改善業務
10. 領導和管理文化變革

數據治理基于一種策略，該策略定義數據資產的外觀和執行方式，包括質量，安全性，集成，可訪問性等級。數據治理程序的設計和實現應從有限的范圍開始，然后逐步提升支持整體業務戰略。所以想想大，但從小做起。