认识到与数据治理相关的关键业务问题
数据治理通常与法规遵从性相关。但数据质量和理解是数据治理的核心。作为竞争优势，更全面地使用快速增长的企业数据的能力也是数据治理策略的公认目标。以确保只有合适的人员在正确的时间看到正确的数据的方式实现这一目标，为组织提供了一条切合实际的数据治理方法。
确定导致或继续这些问题的原因
组织捕获和存储的大量数据正在强调现有的数据管理功能。数据质量受到影响，因为准确理解数据上下文的努力受到资源和技术限制的影响。同时，最小化安全风险变得更加复杂; 按安全级别对数据进行分类并跟踪数据移动和转换可能是劳动密集型且成本非常高。
探索DG计划的影响
忽略数据治理可能会在做出重要业务决策时带来重大风险。这些包括重罚，甚至在数据泄露和盗窃的情况下都被执行监禁。好处：数据治理可以帮助组织制定更准确，更高价值的业务决策，并更快地响应市场趋势和客户需求。
建立有效的企业数据利用愿景
技术和非技术人员的易用性应该是先决条件。技术用户应该能够访问详细的数据洞察，以帮助加快可衡量的数据治理成功。将数据治理任务和流程构建到业务用户的自动化技术操作中将鼓励更快的采用和更持续的参与。
确定跨职能利益相关者，决策者
数据治理领导者面临的共同挑战是跨职能的业务支持。分享与可衡量的业务和技术利益相一致的数据治理愿景将克服初始阻力并帮助确定执行级项目所有者。
确定并记录DG影响和效益
对那些将受到数据治理计划影响的人进行细分可以让组织更清楚地了解如何激励参与战术层面。必须明确个人利益，并应适用于日常任务和责任。
定义如何测量成功的DG部署
在短期内，可能缺乏冗长且昂贵的数据治理举措。将长期战略计划为一系列可以更容易跟踪的更短，更快的胜利。结果需要在成本和节省，生产力提高或商业机会价值方面进行衡量。不要忽视指派合格的员工来执行常规测量任务和报告。
开发企业信息图
很多时候，大型和复杂的项目 - 例如数据治理计划 - 在没有充分了解组织的起点的情况下启动。没有这种理解，就无法准确定义或维持成功之路。企业信息地图（可能采用信息图表的形式）对于导航和管理现有信息资产至关重要。
确定哪些现有IT可以重新用于DG
有意义的进步的一个常见障碍是相信必须获得昂贵的新系统。不是这种情况。许多组织已经在使用一些基本工具，这些工具将允许数据专业人员根据对业务和治理需求的详细了解来管理和建模数据。首先，了解在承诺采用新技术之前如何应用或重新利用现有系统。
在整个企业中分享数据治理的快速胜利
识别和分享快速获胜有助于促进兴趣，买入和更广泛地采用数据治理优势。基于积极的数据治理指标开发共享庆祝的环境。
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