全方位解读 | 了解数据治理、挑战及数据治理工具

您知道吗：全球数据量将以每年 40% 的惊人速度增长？这是根据Aureus Analytics 报告预测的 2021-2026 年增长趋势。早在 2000 年代初，企业就将数据视为公司的战略资产，以指导战略决策，促进实验学习和改进，并提供更好的业务成果。数据安全已成为企业的重中之重。这导致了对监管数据治理的需求。

一、什么是数据治理？

在 Google 或百度中搜索“数据治理的定义”，您会发现许多有时会与数据管理混淆的解释。根据数据治理研究所(DGI) 的说法，数据治理是“信息相关流程的决策权和责任系统，根据商定的模型执行，该模型描述了谁可以对什么信息采取什么行动，以及何时，在什么情况下情况，用什么方法。”

Gartner 的定义如下：它包含一系列流程、角色、政策、标准和指标，这些流程、角色、政策、标准和指标保证信息的高效和有效使用，使组织能够实现其目标。

这些数据治理定义表明，稳健的治理遵循内部数据标准和政策，以确保数据的完整性使用。它规定了谁可以采取什么行动，在什么情况下，根据什么数据，以及什么方法。

随着新的数据隐私法律法规的通过，组织制定、实施和遵循合乎道德的数据治理框架将变得至关重要。具体的数据治理框架涵盖运营角色和职责，以及战术和战略目标。

二、谁负责数据治理？

现在我们已经了解了数据治理的定义，让我们讨论谁负责实施。

有效的数据治理涉及整个企业。大型组织通常会指定一个数据治理团队，负责设定目标和优先级、构建治理模型、获得预算批准以及选择要使用的适当技术。

以下是最常见的团队名称的细分：

1.数据所有者

该角色应分配给高级经理，他指定组织对数据和数据质量的要求。他们需要能够主动为整个组织做出决策。他们的角色是面向业务的。数据所有者对作为资产的数据状态负责。

2.数据管理员

这是一个技术角色。数据管理员也称为数据架构师。他们确保每天遵守所有数据标准和政策。他们通常是中央管理团队或 IT 部门的一部分，因为他们需要成为数据实体或/和一组数据属性的主题专家。

数据管理员提供标准化的数据元素定义和公式，以及分析源系统详细信息和系统之间的数据流。他们要么将数据作为资产来处理，要么就如何这样做提供咨询。

3.数据保管人

也称为数据操作员，数据保管人根据组织的标准创建和维护数据。这包括数据资产的业务和技术入门、更新和维护。数据保管人的角色可以赋予现有业务部门的员工，也可以与专用支持功能捆绑在一起，例如共享服务。

4.数据治理委员会

数据治理委员会批准与数据治理有关的政策和标准。治理委员会还负责处理不断升级的问题，如果您的组织规模很大，则可能会分为多个小组委员会。例如，您可能有针对客户、供应商、产品和员工的子委员会。

这些委员会确保不同实体之间的数据要求、优先级和问题保持一致。除了小组委员会外，大多数组织都有两个委员会；一个用于战略数据管理主题，另一个用于战术数据管理问题。

在完美的场景中，数据治理团队应该包括一名经理、一名解决方案和数据治理架构师、数据分析师、数据战略家和合规专家，他们汇集他们的专业知识，代表他们的组织做出明智和合规的决策。

数据治理为数据管理不善和不合规提供了清晰度和保障。当数据质量低下时，它会影响企业的方方面面，从营销洞察到财务规划，并阻碍重要 KPI 的实现。当数据质量很差时，就不可能做出准确的决策或承担经过计算的风险。

三、数据治理的好处

尽管最初面临一些挑战，但数据治理使企业能够在饱和市场中保持敏捷，同时仍能遵守不断变化的法规。

1.高品质保证

强有力的数据治理计划可保持您的数据清洁。分担责任可确保定期清理、更新和清除数据。处理数据很费力，但如果您的数据管理团队使所有内容保持最新和相关性，这个过程就会不那么乏味。

有效的数据策略使组织能够找到和维护有用的信息并减少 ROT（冗余、过时和琐碎信息）。例如，在处理许多数据入口点时，不可避免地会出现一些数据重复和/或不正确的情况。您的数据策略应该使您的团队能够消除这些错误，以创建真实、高质量数据的单一来源。

2.更好的决策和业务规划

我们生活在一个数据已成为业务决策关键驱动力的时代。强大的数据治理允许授权用户访问相同的数据，消除公司内部数据孤岛的危险。IT、销售和营销团队协同工作，共享数据和视野，交叉传播知识，并节省时间和资源。提高数据集中度。

3.更快的合规性

更好的决策伴随着更快的合规性。企业可以根据自己的特定需求从低代码或无代码方法中进行选择，这两种方法都可以实现更快的合规性。数据治理软件可以改变使用屏蔽作为数据保护技术的过程，使组织能够更快地合规。因此，不再需要数月或数年的培训。

4.提高合规性

实施数据治理系统可以让您的组织更轻松地 100% 遵守最新法律，包括欧盟的通用数据保护条例 (GDPR)、美国的健康保险流通与责任 (HIPAA)、支付卡行业数据安全标准 (PCI-DSS) 等。

在所有激励性好处中，合规性应该是您的首要任务。随着技术的发展，有关数据隐私的立法将继续发展。采用全面的合规体系可确保遵守法律并避免因违反法律而受到处罚或罚款。此外，遵守当前的监管标准可以保护公司数据免于落入坏人之手。

四、数据治理的挑战

由于数据管理不足，普通用户每天花费 1.8 小时寻找正确的数据，这仍然是企业团队面临的基本挑战。

1.缺乏领导力

数据治理跨越企业内的多个部门，需要自上而下的明确领导。成功的数据治理计划需要跨职能协作。

行业趋势表明，首席数据官 (CDO) 现在拥有与首席信息官 (CIO) 相同的地位。如果不是首席信息官，组织需要一个高级管理人员，其职责侧重于数据策略和程序一致性。他们在倡导预算和资源分配时必须行使自己的权力，并致力于维护良好的数据治理。

2.缺乏团队支持

难以实施强有力的数据治理的组织往往过于依赖数据科学家，并期望他们承担与数据有关的大部分责任。数据治理包含几个不在数据科学家技能范围内的组件，例如设置策略程序。数据治理最好由一组负责操作程序不同部分并满足合规性标准的数据利益相关者管理。

3.理解数据的价值

所有权、访问、管理和使用通常缺乏明确性，这意味着数据存储在可能不准确的系统中。这可能会导致 ROT 和一般管理不善的问题，从而产生不利的复合效应。技术投资不会提高现有数据的质量和价值，因为数据无法自我管理，必须充分理解才能有效利用。

4.糟糕的数据管理

数据管理不同于数据治理。Ť他后确立的政策和各地数据的过程。前者制定政策和程序来编译和使用数据进行决策。糟糕的数据管理会导致数据不安全、流程不透明、数据孤岛以及对流程缺乏控制。如果不整合策略和流程，组织将面临高安全风险和不合规性。

五、数据治理最佳实践

自 2003 年成立以来，数据政府研究所 (DGI) 为数据治理最佳实践提供了基准。它的框架被全世界数百个组织使用。以下是良好数据治理的基本原则：

1.组织必须通过明确的工作描述、职责和职责来定义其数据治理团队。这包括确定谁对跨职能数据相关的决策、流程和控制负责。

2.数据治理计划必须以一种在业务和技术团队之间引入制衡的方式来定义问责制，以确保每个人都朝着共同的目标有效地工作。

3.与数据相关的决策、控制和流程必须是可审计的，并附有支持合规要求的文档。此外，该框架必须支持企业数据治理的标准化。

4.组织中的每个人在处理彼此和数据时都必须诚信工作。他们必须在围绕数据相关决策的讨论和反馈中诚实。

5.数据管理流程需要透明度，因此所有参与者和审计师都知道何时以及如何将与数据相关的决策和控制引入流程。

6.最后，有效的数据治理计划必须支持管理层做出的主动和被动更改，以确保正确处理数据流程。

六、数据治理工具

随着数据和应用程序对组织变得至关重要，数据治理工具在保护数据资产完整性方面的重要性也在增加。

大多数数据治理工具可以帮助您：

1.授权决策

2.提高数据质量

3.简化的数据管理

4.更高的数据互操作性

5.卓越的数据血统

睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发，融合数据集成管理、数据交换管理、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，可快速满足政府、企业用户各类不同的数据治理场景。为您的数据治理框架选择合适的工具与其说是工具，不如说是了解您自己的数据治理策略的目标。