如果说今天有什么能定义成功企业的话,那就是对公司数据的成功理解、使用和战略。了解您的数据并确定如何实施,会带来用户和利益相关者提出的一系列问题:
- 数据是如何存储的?
- 我们如何知道它是及时和准确的?
- 我们能相信吗?
- 对于我的问题,什么是最好的数据?
这些问题的答案并不容易,但有几个领域提供了组织和解决这些问题的方法:数据管理和数据治理。尽管这些术语经常互换使用,但它们是完全不同的程序。在本文中,我们将澄清有关数据管理和数据治理的任何困惑。
数据管理:一种IT实践
让我们从更基本的部分开始——数据管理。毕竟,如果你没有坚实的数据管理,那么数据世界的其他部分就遥不可及。数据管理最好被视为一种IT实践,其目标是组织和控制您的数据资源,使其在用户调用时能够访问、可靠和及时。
从这个管理角度来看,负责数据管理的IT团队可能依赖于一个全面的、定制的实践、理论、流程和系统集合——一整套工具——来收集、验证、存储、组织、保护、处理和以其他方式维护数据。毕竟,如果数据处理不当,数据可能会损坏或不可用,变得完全无用。
重要的是,数据管理涵盖了数据资产的整个生命周期,从数据的初始创建到数据的最终报废。数据管理可以包括许多相关的字段和类别,包括与您的公司相关的以下任何字段和类别:
- 数据治理和数据管理
- 数据架构
- 数据质量管理
- 数据仓库
- 商业智能和分析
- 元数据管理
- 数据安全管理
数据治理:一种商业战略
如果说数据管理是数据的物流,那么数据治理就是数据的战略。数据治理应该比数据管理更大、更全面,因为它是:作为一项重要的业务计划,治理需要政策,最好通过公司内部的共识达成。
数据治理的目的是为公司如何确定数据的财务效益并确定其优先级,同时降低不良数据的业务风险提供切实可行的答案。数据治理需要确定哪些数据可以在哪些场景中使用——这需要确定什么是可接受的数据:
- 什么构成数据?
- 它是在哪里收集和使用的?
- 它必须有多准确?
- 数据必须遵循哪些规则?
- 谁参与了数据生命周期的各个阶段?
重要的是,数据治理必须超越IT,并包括整个企业的利益相关者。为了确保所有数据的安全性、可靠性和可信度,治理要求所有业务领域的利益相关者都参与进来。考虑另一种选择:如果每个业务竖井采用不同的数据策略,最终结果是混乱的,不够全面,不足以发挥作用。
确定您的数据治理可以包括广泛的流程、实践和理论。它可能与许多数据领域重叠,如安全性、合规性、隐私性、可用性和集成。最终结果可能是某种系统,它决定了流程和个人的决策权和责任,比如何时使用哪些数据流程,以及哪些人可以在特定情况下采取某些行动。
最终目标是确定一种控制数据资产的整体方法,使公司能够从数据中获得绝对最大的价值。
战略,而非技术
确定数据治理的好方法是什么?它不是由技术来定义的。相反,技术应该通过自动化、扩展和增强来支持数据治理。数据治理一开始是一种理论(或几种),但当您创建以下内容时,您的策略可以变得切实可行:
- 数据质量定义,它决定了数据的状况,以及数据的可信度和对数据策略的遵守程度
- 业务术语表,记录所有数据的含义,确保清晰并防止不必要的重复
- 角色和责任,为谁关心和维护哪些数据提供了组织结构
- 治理的数据目录,用于定位和促进对数据的理解。更高级的目录甚至可以根据以前的用户访问数据的方式,将数据分组到各种相关的集合中,这可以提供额外的意义、见解和组织。
- 元数据创建,将技术流程与特定的数据实现以及任何产生、使用或影响数据的内容联系起来。这甚至可以跟踪数据的“谱系”,或不同部分之间的数据关系,例如含义相似的数据、业务流程数据,以及特定于部门、业务单元、应用程序、其他产品,甚至内部或外部地理位置的数据。
例如,许多数据治理专家还推荐了一种组织数据系统的方法,以促进公司员工的积极参与。这可以允许用户指示数据何时不正确或直接修复数据,这既可以提高数据质量,又可以相信数据是强大和准确的。
数据治理的好处
一旦建立了数据管理流程,数据治理是合乎逻辑的下一步,因为此类指导可以提供许多好处,包括:
- 提高公司数据的价值
- 通过了解您将重点关注的内容和选择跳过的内容,降低其他数据管理子集的成本
- 整体增加企业收入
- 标准化数据系统、策略和程序
- 确保正确的监管和合规程序
- 帮助解决数据问题
- 提高透明度
- 围绕数据建立培训和教育
无论是在概念上还是在实践中,数据管理和数据治理都不是一回事,但它们对于确保公司成功和有价值地使用数据都至关重要。
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