使用批准的数据管理原则，通过五个步骤解锁数据的价值并实现合规性
随着公司互联和在线业务活动的增加，通过交互活动生成的数据也不断增加。但是，企业如何使用这些数据？是否利用它所传输的见解来增加销售额或推出新产品？如果还没有，这篇文章为您提供了如何改进数据管理的 5 个步骤。
全球风险专业人士协会（Global Association of Risk Professionals）和SAS的一项研究显示，在接受调查的经理中，只有不到一半的人表示，他们金融机构在数据管理方面的专业知识足够或强大。
这种缺乏专业数据挂历知识的问题在许多部门和行业普遍存在，而且可能剥夺了企业利用所掌握数据的机会。此外，它可能会使企业面临忽视数据保护的风险，危及企业的品牌声誉和监管制裁，例如《一般数据保护条例》（GDPR）中列出的罚款高达企业年营业额的 4%。
如果企业正在检查数据管理水平，这五个步骤将帮助企业改进数据管理流程，达到盈利的目标。
1） 以数据管理业务所有权为主导
很多企业现在雇用首席数据官 （CDO） 来帮助他们管理
数据治理并将数据用作业务资产。而且，有充分的理由：权威调研机构Forrester Research（"有卓越表现得企业任命首席数据官"）的一项调查发现：与没有 CDO 的组织相比，拥有 CDO 的组织降低风险和更好地确保合规的可能性要高出 70%。
但是，根据NeiVantage合作伙伴（"首席数据官困境"）的调查，仍有相当数量的企业（60.6%）将“其他人”确定为企业数据战略和结果的主要责任人，或者没有单一数据责任人。
通常，"其他人"来自运营 IT，而不是来自业务。这通常会导致对企业数据如何帮助实现业务战略价值的不清楚的观点。
因此，企业第一步是将数据管理责任放在正确的人身上，这样很重要。通过重新塑造您的业务方法，实现数据战略，并任命专人负责实施和管理该战略，这样，企业可以开始掌控数据。
确认数据责任人后，随之而来的是帮助管理数据使用以发现其情报和见解的合规程序和流程，从而能够利用其价值，以便将其用作实现业务成功的关键资产。
2） 连接数据源
如何在整个业务流程中收集、处理、存储和使用数据？很可能，随着企业的发展，数据管理已经分散，没有真正的管理策略来支持它，坦率地说，它已成为管理者的噩梦。
不同系统的数据需要被连接起来，数据架构也需要标准化。一旦企业实现了这一点，就更容易掌握数据管理，从而使企业能够将数据的使用与业务战略保持一致。
使用分散的旧系统管理数据的企业在尝试检索和使用数据时，正经历着无法克服的差距。他们还面临着不遵守新法规的风险，因为他们无法提供所需的透明度来显示他们的信息是如何获得的，以及最终在哪里使用。
企业可以选择连接现有系统，用新系统替换它们，或者选择组合。关键是您的数据系统主要支持您的业务战略。其次，它们应提供数据一致性和可见性，以及有提供洞察的能力，并使用存档技术保护更多，同时仅存储您需要的内容。它还需要足够灵活，以支持未来的业务数据增长。
3） 管理元数据
元数据提供有关主要（基本）数据的信息，例如何时获取、创建或修订，以及其位置及其格式。
在引用、访问和使用业务数据的时候，管理元数据和创建一致的业务信息基础结构至关重要。很多企业缺少基本事实，包括谁拥有特定信息、信息的重要性以及信息与业务的相关性。
管理元数据将帮助您映射和分类信息并评估其价值，以便您可以保护和优先处理对您有价值的数据。
4） 计划如何传递（Delivery）您的数据
一旦企业的数据得到控制，企业如何“格式”化并最优化地交付给整个业务使用？如果您的公司运营多个 ERP 和 CRM 技术平台和电子商务平台，这一点尤其重要。
数据传递就是以正确的方式将相关信息放入正确的系统并交到正确的人手中。正如GDPR和其他数据隐私法规所要求的那样，准确报告至关重要。企业必须提供有关其所掌握数据的获取、管理和保护的详细信息。
企业需要建立能够使用户根据数据驱动的洞察力做出智能业务决策的系统，例如，使用客户数据报告来增强现有产品的客户满意度并创建针对已识别客户需求的新产品。
5） 采用一致（Consistent）的数据治理政策
数据治理运营模式将有助于将角色、策略和流程汇集在一起，以帮助企业的组织指导并实现数据的所有权、责任和绩效。许多组织陷入思维技术的陷阱，单靠技术就能带来成功的数据治理。然而，数据治理更多的是关于人员的-在组织变革管理方面，而不仅仅是关于技术。当然，技术可以帮助在提供分析、见解等方面实现数据治理，但前提是在业务中定义并采用了强大而灵活的数据治理运营模式。
这将确保：企业掌握的数据是有价值的战略资产，数据责制得到明确界定和实施，在整个数据生命周期中都遵循内部和外部法规。
总结企业如何改进数据管理
虽然数据管理对许多组织来说是一个不断发展的过程，但是为了改善数据管理，达到能够应用全公司范围的数据策略的这一阶段是一项相当大的成就。
而且，如果企业想要优化他们的业务，避免因数据处理不当而受到惩罚，那么他们面临的压力就是尽早达到这一里程碑。
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