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中小公司数据治理最佳实践方法

|亿信华辰大数据知识库2021-12-09

数据治理指组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理,数据治理的重要性在于数据治理是所有数据应用的根基,其好坏直接影响所有数据应用的价值。

数据治理指组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理,数据治理的重要性在于数据治理是所有数据应用的根基,其好坏直接影响所有数据应用的价值。但数据治理面临多方挑战,如数据传输、数据准确性、设备兼容性等带来的数据采集技术上的挑战,用户隐私与安全挑战,组织结构与部门隔阂带来的配合挑战,以及业务持续迭代中带来的挑战。健全的数据治理计划需要明确的权责划分、明确的程序和执行程序的计划,数据治理的过程要贯穿到整个业务迭代的过程中,并以产品化、组件化的思路来解决,不能依赖于人工,且是一个持续而长久的过程。下面说说数据治理十个实践方法:

1、明确治理目标以及问题,对症下药

任何企业实施数据治理背后都有管理和业务目标的驱动。而由于每个企业信息化建设程度不一,所以数据治理的目标以及面临的问题都不一样。所以实现数据驱动管理,要明确数据驱动业务的目标,然后进行数据治理,高质量的数据支撑数据驱动管理的关键。

2、分析现状

针对企业数据治理所处的内外部环境,从组织、人员、流程、数据四个方面入手,进行数据治理现状的分析。比如:

  • 组织:建立专业的数据治理组织,明确岗位职责和分工;
  • 人员:合理数据人才的资源分配;
  • 流程:成立数据流程管理部门,进行流程各环节的数据控制;
  • 数据:梳理数据质量问题列表。

3、数据治理成熟度评估

数据治理成熟度评估是利用标准的成熟度评估工具结合行业最佳实践,针对企业的数据治理现状进行的客观评价和打分,找到企业数据治理的短板,以便制定切实可行的行动方案。包括数据治理战略,数据治理指标,数据治理规则,数据治理权责

4、数据质量问题分析

数据治理的目的是解决数据质量问题提升数据质量,从而为数据驱动的数字化企业提供源动力。而产生数据质量问题的原因有很多,有业务方面的、有管理方面的、也有技术方面的。如果能够从这三个方面入手,找到数据质量问题原因,数据治理就能得到很大改进。

5、优先级评估

通过数据治理成熟度评估,从组织、流程、制度、人员、技术等方面找到企业在数据治理的待提升的领域和环节,再通过数据质量根因分析找到数据质量问题发生的根本原因,进一步明确了数据治理的目标和内容。再接下来,就需要确定数据治理策略,定义数据治理的实施优先级。

6、制定数据治理方案

数据治理详细实施方案是用于指导主数据的各项实施工作,一般包括:数据治理核心领域、数据治理支撑体系、数据治理项目管理三个方面。

数据治理核心领域包括:数据架构、数据服务、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理。

数据治理支撑体系包括:组织(组织架构、组织层次、岗位职责)、制度(管控模式、规章制度、考核机制)、流程(归口部门、管理流程、流程任务等)、技术(数据集成、数据清洗、数据开发、数据应用、数据运营、支撑平台、实施方案等)。

数据治理项目管理方案包括:项目组队、项目计划、质量保证计划、配置管理计划、培训和售后等。

总结

亿信华辰作为国内领先的智能数据产品与服务提供商,在长期的数据应用建设过程中积累了海量的数据治理案例和经验,已推出一站式数据治理管理平台-睿治,由元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全等多产品组成,形成了一套从数据质量分析、问题发现、数据补录、流程管理到最后的绩效分析的全流程管理系统,帮助客户快速搭建起数据治理的全套管理流程和分析架构。了解数据治理的更多信息可访问亿信华辰睿治数据治理平台。

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