根据 国际数据管理协会, 数据治理是“帮助确保组织内数据资产的正式管理的实践和过程的集合”.“数据治理的目的是构建一个计划和过程，通过控制数据的存储方式来确保数据是可信的, 担保, 访问, 和使用. 然而，数据治理不仅仅是控制数据. 它涉及到人民, 流程, 此外，还需要技术来管理和保护数据，从而实现问责制和保护. 而不是漫无目的地存储数据，以便以后查找, 数据治理创建一个程序来规范什么, 为什么, 当, 如何, 数据被谁使用. 它定义了组织中谁负责管理业务关键型数据，并定义了人员, 流程, 而技术需要安全且合规地做到这一点. 当被问及数据治理的重要性时, Aldridge的首席信息官查德•希亚特将内部和客户业务数据比作基于产品的公司的库存, “你会把最有价值的材料放着不放吗??他接着说, “公司利用数据治理来强调某些类型信息的重要性或价值. 数据治理有助于组织认识到某些类型的信息是公司的资产, 需要适当的处理和访问控制, 并保留其所有权或委托价值.“你不会希望自己最有价值的数据被扫地出门吧?
数据治理与数据管理的区别
数据治理是战略，数据管理是物流. 数据管理是执行和监督在数据治理期间创建的计划. DAMA将数据管理解释为“一个概括的术语，描述用于计划的过程”, 指定, 启用, 创建, 收购, 维护, 使用, 存档, 检索, 控制, 和清除数据.“在整个数据生命周期中，它始终如一地致力于数据资产. 从它被创造出来直到它被储存起来, 数据管理有助于跟踪数据的进展和更改，从而为业务决策构建报告.
框架
为了维护数据管理的成功执行, 数据治理框架的创建应注重效率和准确性. 框架将帮助控制数据的存储方式, 担保, 访问, 用来确保它是值得信任的. DAMA创建了一个框架应该包含什么的模型. 以数据治理为核心， 首席信息官.com 为ope体育客户端官方下载提供了十个数据管理知识领域.
- 数据架构:数据和与数据相关的资源的整体结构，作为企业架构的一个组成部分
- 数据建模和设计:分析、设计、建造、测试和维护
- 数据存储与操作:结构化物理数据资产存储部署管理
- 数据安全:确保隐私、机密性和适当的访问
- 数据集成和互操作性:收购, 提取, 转换, 运动, 交付, 复制, 联合会, 虚拟化, 和业务支持
- 文档和内容:存储, 保护, 索引, 并且允许访问非结构化数据源中的数据，并使这些数据可用于与结构化数据的集成和互操作性
- 参考和主数据:管理共享数据，通过标准化定义和使用数据值，减少冗余，确保更好的数据质量
- 数据仓库和商业智能(BI):管理分析数据处理，并使决策支持数据的报告和分析
- 元数据:收集、分类、维护、集成、控制、管理和交付元数据
- 数据质量:定义、监控、维护数据完整性和提高数据质量
这十个领域应该始终考虑数据收集, 管理, 存档, 并用于管理与数据治理相关的可信度. 需要注意的是，这不是一次性的过程. 数据治理非常复杂, 正在进行的项目, 随着时间的推移，参与者可能开始失去信任和兴趣. 防止这种事发生, 从一个较小的特定项目开始，然后慢慢扩展数据治理. 这种方式, 实现更易于管理，可以在更大的项目出现更复杂的问题之前纠正错误. 的 实现数据治理的步骤 是:
- 确定目标并了解好处
- 分析当前状态和增量分析
- 获得一个路线图
- 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
- 监视和控制
目标
业务应用研究中心(BARC)表示，数据治理应该建立方法, 并创建一套明确的职责和流程来实现标准化, 集成, 保护, 存储公司数据. 为了有效地做到这一点，BARC建议在你的战略中使用这些关键目标.
- 降低风险
- 建立数据使用的内部规则
- 实现遵从性需求
- 改善内部和外部的沟通
- 增加数据的价值
- 方便上述管理
- 降低成本
再次通过风险管理和优化帮助确保公司的持续存在, 明智的做法是将这些目标视为正在进行的过程. 这应该是一个创造的循环, 测试, 并进行纠正，以确保战略是最新和有效的.
好处
数据治理必须在许多项目启动之前完成. 大多数公司都有一种针对单个项目或特定部门的数据治理形式, 即使它在整个组织中并不一致. 创建正式的数据治理流程可以提高任何与数据相关的活动的透明度, 这反过来又增加了公司数据的价值. 为了最大的利益, 对于一个公司来说，最好的做法是在整个过程中保持及时的反应. BARC为数据治理提供了许多明显的好处.
- 一致的, 跨组织的统一数据和流程，以促进更好和更全面的决策支持
- 在技术层面提高IT环境的可伸缩性, 在业务和组织层面，通过明确的规则更改流程和数据
- 中央控制机制提供了优化数据管理成本的潜力
- 通过使用协同增效提高效率(e.g. 通过重用流程和数据)
- 通过有质量保证和认证的数据以及完整的数据处理文件，提高数据的可信度
- 实现合规指南
- 通过监控和审查隐私政策来保护内部和外部数据的安全
- 通过减少长时间的协调过程来提高过程效率.g. 通过清晰的需求管理)
- 通过标准化进行清晰透明的沟通
原则
为了有成功的数据治理, 每个项目都必须遵循一系列原则. 这些原则允许组织对他们的数据有信心，并促进一个值得信赖的方法. 数据治理研究所给了ope体育客户端官方下载 八个原则 指导数据治理.
- 完整性. 所有数据治理参与者在彼此之间的交易中必须具有完整性. 在讨论司机的问题时，他们必须诚实和坦率, 约束, 选项, 以及与数据相关的决策的影响.
- 透明度. 数据治理和管理过程需要透明度. 必须使所有参与者和审计员清楚地知道如何和何时将与数据有关的决定和控制引入这些过程.
- 可审核性. 受数据治理影响的与数据相关的决策、过程和控制必须是可审计的. 它们必须附有文件，以支持基于法规遵循和业务审计要求.
- 问责制. 数据治理必须定义谁负责与数据相关的跨职能决策, 流程, 和控制.
- 管理. 数据治理必须定义谁对管理活动负责，这些管理活动是单个贡献者和数据管理员组的职责.
- 检查和平衡. 数据治理将以一种在业务和技术团队之间引入制衡的方式来定义责任, 和那些创造/收集信息的人之间, 管理它的人, 那些使用它的人, 以及那些引入标准和合规要求的人.
- 标准化. 数据治理将引入并支持企业数据的标准化.
- 变更管理. 数据治理将支持对参考数据值以及主数据和元数据的结构/使用进行主动和被动的变更管理活动.
角色
明确角色对每个数据治理项目都至关重要. 此外，每个角色的适当任命也很重要. 顶级角色必须能够有效地相互沟通，这样才不会出现延迟或误解. 并不是每个公司都需要每个角色来进行数据治理, 但也有一些对所有人都是必不可少的.
指导委员会
也被称为数据治理委员会, 指导委员会负责为数据治理计划制定战略方向. 他们制定目标，并制定实现目标的路线图. 这也包括一个粗略的时间表的计划. 这个委员会应该建立明确的原则，让每个人都遵循和支持. 沟通在这个角色中是非常重要的. 虽然这似乎是一项艰巨的任务, 在许多中小企业, 指导委员会通常由首席信息官(内部或外包)和领导团队成员组成.
- 战略指导
- 项目和计划的优先顺序
- 批准数据政策和标准
- 支持持续的支持、理解和意识
数据所有者
数据所有者负责在整个生命周期中维护特定数据集的质量. 他们可以是指导委员会的成员，但他们在项目决策中可能没有投票权. 根据 摩根圣殿，资料拥有人的责任包括:
- 批准数据词汇表和其他数据定义
- 确保整个企业信息的准确性
- 直接的数据质量活动
- 审查和批准主数据管理方法、结果和活动
- 与其他数据所有者合作解决数据问题
- 对数据管理员发现的问题进行二级审查
- 向指导委员会提供软件解决方案的意见, 政策, 或其数据域的监管需求
数据管理员
数据管理员负责对特定数据集的日常监督. 因为他们是数据集的主题专家(sme), 当涉及到整个组织的数据决策时，他们是数据集的发言人. 数据专员负责:
- 代理中小企业的数据集
- 认识到问题并与其他数据管理员合作来纠正它们
- 参与数据管理员委员会
- 对数据政策和委员会活动提出、讨论和投票
- 向数据域内的数据所有者和其他涉众报告
- 跨业务线进行跨功能的工作，以确保其领域的数据得到管理和理解
为什么你的IT团队应该成为数据治理的一部分
数据治理是IT战略的一部分，需要有一个全面的支持团队来保持最新. 它不是一个单一的技术解决方案，而是一个正在进行的项目. IT部门被培训处理这类项目，并在一致的基础上提供预期的高质量数据. ope体育客户端官方下载明白，并不是每个企业都有自己的内部IT部门来管理数据治理. 这就是 ope体育客户端官方下载可以帮助. 凭借ope体育客户端官方下载的IT专业团队，ope体育客户端官方下载将高效地处理数据治理.
