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数据治理成功的战略要素

|亿信华辰大数据知识库2022-11-18

数据治理成功的战略要素

当前,数据作为新的生产要素提到了关键位置,众多组织认为数据是重要的战略资产。可是,如何发挥数据要素的生产力,数据资产又如何为企业创造价值,确有些无从下手。那么,这就是数据战略要解决的问题。企业怎么看待数据资产、数据的价值如何定位,对数据价值的期望是什么,数据又如何为企业战略和模式创新赋能等等。因此,组织要想管理好数据资产,发挥数据要素的战略性价值,就要制定组织的数据战略。

当前,数据作为新的生产要素提到了关键位置,众多组织认为数据是重要的战略资产。可是,如何发挥数据要素的生产力,数据资产又如何为企业创造价值,确有些无从下手。那么,这就是数据战略要解决的问题。企业怎么看待数据资产、数据的价值如何定位,对数据价值的期望是什么,数据又如何为企业战略和模式创新赋能等等。因此,组织要想管理好数据资产,发挥数据要素的战略性价值,就要制定组织的数据战略。

一、关于数据治理的概念

目前业内数据治理总结起来一共分为两类,一类是狭义的数据治理,是指数据指标口径一致性的治理,此类数据治理主要是解决指标口径的一致性,解决数据“不准”的问题,也由此引申出一些智能数仓、指标元数据工具,比如美团的起源、快手的盖亚、阿里的dataphin等等;另一类是指广义的数据治理,是指包括数据指标口径治理、数据安全治理、数据资源成本治理、数据资产元数据治理、数据产出治理等在内的大治理,此类数据治理是需要综合解决数据从采集加工到应用分析再到销毁全生命周期内的口径、成本、安全、合规和产出问题,在工具建设上,目前笔者看到的多是分散在数据安全、资产中心、SLA中心等不同的产品领域。

 二、数据治理的目的

1、建立数据使用内部规则;
2、降低风险;
3、改善内部和外部沟通;
4、实施合规要求;
5、方便数据管理;
6、增加数据价值;
7、通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存;
8、降低成本。

 三、数据治理的六要素

1、数据治理组织
数据治理制度组织主要负责数据治理和数据管理制度。这些组织是跨职能的,通常企业会建立数据治理委员会、数据管理制度团队等组织,负责整体数据战略、数据政策、数据管理度量指标等数据治理规程问题。
2、发展战略目标
数据战略是企业发展战略中的重要组成部分,是数据管理计划的战略,是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划,是指导数据治理的最高原则。
3、流程管理
流程管理包括流程目标、流程任务、流程分级。根据数据治理的内容,建立相应的流程,且遵循本单位数据治理的规章制度。
4、技术应用
技术应用包括支撑核心领域的工具和平台,只有建立丰富的数据治理工具和平台,才能从各个领域有效的进行数据的管理和治理,才能有效提高企业的数据价值。
5、制度章程
制度章程是确保对数据治理进行有效实施的认责制度,其中一些是数据治理职能的职责,也包括其他数据管理职能的职责。数据治理是最高层次的、规划性的数据管理制度活动。

 四、数据治理措施

1、提高全面思想认识
数据治理首先要从上到下全面提高思想认识,保证在系统建设、系统运行、系统维护各个环节都能重视数据治理。
2、成立数据治理组织
健全的数据治理组织是全面开展数据治理工作的基础,数据治理组织应包括管理人员、业务人员和技术人员,缺一不可。数据治理组织可以设置三种角色,数据治理委员会、数据治理业务组、数据治理技术组。
3、建立数据标准体系
信息化建设应遵循标准先行的原则,在应用系统建设初期就应该制定企业内部数据标准体系,保证各业务部门、各业务系统使用相同的数据标准,提高部门间、系统间数据共享能力,避免形成信息孤岛。
4、制定数据质量管控规范
通过制定数据质量管控规范,使相关人员明确在数据产生、存储、应用整个生命周期中数据治理包含的工作内容和工作流程,形成统一管理体系,提高数据治理执行效率。
5、制定数据安全管理制度
数据安全管理制度应贯穿于数据生命全周期,包括数据生成及传输、数据存储、数据处理及应用、数据销毁四个方面。安全管理制度主要用来规范员工在日常工作中安全地使用数据,并且指导技术人员如何实施数据安全工作。
五、睿治数据治理平台
工欲善其事,必先利其器,亿信华辰结合十几年大数据技术经验,打造了一套完善、通用的的数据治理工具睿治数据治理平台。
睿治数据治理平台为管理人员、技术人员、业务人员等不同角色人员提供数据从创建到消亡整个生命周期的可视化服务,包括治理过程可视化和治理结果可视化,实现数据治理的全角色全流程可视化管理。睿治平台以人人都会数据治理为目标,数据治理的每一个流程步骤无需代码输入,全流程可视化点选拖拽,并同步提供治理结果可视化展示,科学管理数据的同时提升数据管理效率,降本增效。
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