数据治理终极指南
已发表: 2024-03-29数据治理对于维护组织内信息的质量和安全至关重要。 如果没有有效的数据治理流程，公司将面临数据管理不善和安全漏洞的风险，从而导致失去信任并可能产生法律影响。
通过采用数据治理实践，组织可以确保其数据准确、可访问且安全，从而实现明智的决策并遵守数据隐私法规。 但数据治理到底是什么，如何有效实施呢？
什么是数据治理？
数据治理的好处
数据治理可帮助企业实现广泛的目标。 这不仅仅是监管的需要； 它为严重依赖数据来推动决策和战略的企业带来了战略利益。
提高数据质量和完整性
数据治理的主要好处是显着提高组织的数据质量和完整性。 更高水平的数据质量通常通过以下方式实现：
- 元数据管理：数据治理通过使用元数据管理来帮助管理和理解数据。 这包括跟踪数据的来源、使用方式以及所做的任何更改。 它通过跟踪数据内容和上下文的变化并修复任何错误来确保数据质量。
- 数据管理：数据管理员，该领域的专家，维护数据控制并监督数据质量。 这些专家是数据治理流程的核心，负责处理他们负责的信息的评估、创建、使用、存储、归档和删除。
通过建立明确的数据管理策略和分配数据管理员，组织可以确保其数据准确、一致和可靠。
建立数据伦理
数据道德评估组织中使用的数据实践，例如收集、生成和分析影响客户和整个社会的数据。
培养数据道德可以帮助公司了解他们收集特定数据的原因以及他们可以利用这些数据实现什么目标。 每个基于数据的交易都应该为最终用户带来好处。 如果您无法解决所收集数据的问题，您应该询问为什么要收集这些数据以及您将如何处理这些数据。
随着人工智能的出现，数据伦理显得尤为重要。 客户和政府越来越关心公司如何处理他们的数据以及数据的最终去向。 对于如何获取数据以及如何处理数据保持透明对于建立品牌信任至关重要。
监管合规和风险管理
数据治理框架确保组织遵守数据相关法规，例如 GDPR 和 HIPAA。 合规性降低了代价高昂的法律问题和罚款的风险。 此外，它还可以防止数据泄露和安全事件，从而维护组织的声誉。
改进决策
建立对公司数据全部范围的控制，使高管和经理能够全面了解业务活动、挑战和机遇。 了解所需数据的存储位置并确保其准确性使品牌能够快速应对日益严峻的挑战并及早发现新趋势。
这也适用于执行日常任务的常规专家。 及时访问数据可以让员工更加自力更生，让他们能够更快地执行任务，而无需等待另一次会议来获得问题的答案。
增强数据安全性
数据治理包括定义谁可以访问数据、在什么情况下以及如何保护数据。 在数据泄露可能造成灾难性后果的时代，这种增强的安全性至关重要。 通过控制和监控对敏感数据的访问，组织可以更好地保护其资产和客户信息。
全公司的高效沟通
据 Gartner 称，到 2024 年，全球 IT 支出预计将达到 5 万亿美元。随着各部门获得更多内部工具，这一数字每年增长约 7%。 这里的问题是每个工具生成的数据通常存在于该部门内部。 这会导致整个组织内出现数据孤岛。
数据治理确保所有数据生成应用程序都连接到存储所有公司数据的集中式数据仓库。 共享数据使所有团队能够保持一致。 例如，当高管可以访问所有营销和销售指标时，他们可以调整策略并做出决策，而无需等待一周的详细报告。
应对数据治理挑战
尽管数据治理有很多明显的好处，但实施起来可能很复杂且具有挑战性。 大量数据在早期阶段很难管理，尤其是在组织中没有建立数据文化的情况下。 让我们看一下最常见的数据治理挑战。
高层管理人员的关注
挑战：努力争取高层管理人员对数据治理举措的支持
问题通常始于最高管理层，他们看不到数据治理的价值潜力。 这一挑战涉及向最高管理层清楚地展示数据治理的重要性和好处，并使数据治理计划与业务目标保持一致。 确保角色清晰度和解决数据所有权冲突也构成了重大障碍。
解决方案：对最高管理层进行数据治理战略价值的教育。
为了应对这一挑战，您需要与最高管理层展开对话，概述数据治理的关键作用和好处。 建立一个由高级管理层组成的治理委员会，以指导和认可治理策略，将其与业务目标直接联系起来。
随后，为高管分配治理角色，强调他们参与的价值。 通过这种方式，您可以稳步将他们变成该倡议的拥护者。 使用性能指标和进度跟踪来支持流程，以展示数据治理的影响。
数据整合
挑战：无法收集和标准化不同的数据
最重要的挑战之一是整合不同来源的数据。 公司范围的数据治理涉及跨不同领域收集具有不同结构、格式和一般含义的信息。
随着每个部门的技术和新数据源的不断更新，要不忽视数据的任何变化是一项挑战。 另外，它应该是一个连续、实时的过程。 手动数据收集通常不规则且容易出现人为错误。
解决方案：特定领域的数据集成平台
大多数组织实施数据治理，试图同时治理所有数据资产。 这种整体方法意味着进展缓慢，并且存在您的努力无法与当前业务需求联系起来的风险。
特定领域的数据集成平台通过 API 连接器连接到您的数据源，以建立到集中存储的连续数据流。 这些解决方案提取数据，将其转换为对齐的、可供分析的格式，并将其加载到您选择的存储中。
特定于领域的方法使您可以优先考虑需要高度关注的最关键数据资产（例如个人身份信息）。 这种方法有效地缩小了治理活动的范围，将精力集中在最关键的数据上。
实施特定领域的数据集成工具可以在未来提供更准确的数据和详细的分析。 这些解决方案往往具有针对特定部门使用的数据量身定制的数据模型。 因此，Improvado 拥有营销通用数据模型，允许跨付费、有机、电子商务和其他类型的营销平台实现数据标准化。
确保数据质量
挑战：确保数据治理框架内的高数据质量
数据治理和数据质量有着内在的联系，但确保高数据质量是一项重大挑战。 数据治理设定了管理数据的框架，但实现和维护数据的“优点”（其准确性、完整性、一致性、相关性和及时性）是复杂的。
解决方案：定义数据质量问题并实施相关解决方案
解决这个问题的第一步是明确定义它。 量化问题和您想要实现的目标应该是您的第一步。 例如，您可能会说“我们发现 20% 的营销数据条目是重复的。 我们希望将其减少到 1% 以下”。
正确识别问题后，找到可以帮助您解决问题的工具就会容易得多。 如果您面临重复条目，您可能需要数据清理工具或具有标准化功能的数据集成平台。 还值得检查数据如何最终存储在存储中，因为包含相同数据的两个不同源可能会产生重复数据。 数据沿袭工具在这里可能会派上用场。
可扩展性
挑战：在组织发展的同时扩展数据治理
随着组织的扩展，其数据治理框架也必须不断发展，以管理不断增加的数据量和新的数据类型。 这种可扩展性对于维持组织各个级别的有效治理至关重要。 如果没有可扩展的解决方案，组织就会面临数据管理不善和效率低下的风险，从而阻碍增长并损害数据完整性。
解决方案：设计灵活且可扩展的数据治理策略
为了应对可扩展性挑战，组织需要设计灵活的数据治理策略，以轻松适应数据结构的增长和变化。 通过实施此类自适应治理框架，组织可以确保持续的数据完整性和相关性。
监管合规性
挑战：应对不断变化的数据保护法规
遵守 GDPR 和 CCPA 等不断发展的数据保护法规是组织面临的持续挑战。 如果不定期审查数据政策和实践以确保符合法律标准，公司就会面临不合规的风险，面临潜在的法律和财务后果。
解决方案：调整数据治理框架以确保监管合规性
组织必须主动调整其数据治理框架，以保持符合当前和未来的法规。 这需要对数据政策和实践进行定期审核，确保它们符合最新的法律标准。 通过将合规性嵌入数据治理的核心，组织可以防范不合规风险，确保有效满足监管要求。
数据治理最佳实践
有效的数据治理对于组织确保其数据资产准确、安全并充分利用其潜力至关重要。 以下是增强数据治理流程的关键最佳实践：
1. 制定明确的治理政策
定义全面的数据治理策略，包括数据质量、隐私、安全性和合规性标准。 确保这些政策有详细记录并可供所有相关利益相关者使用。
在制定策略时，考虑您正在使用的数据的独特方面至关重要。 例如，营销数据中存在只有该领域专家才知道的警告，例如因广告平台而异的品牌安全标准。
Improvado 提供营销活动数据的结构化治理，确保遵守品牌安全规则。 每当活动违反这些规则时，负责活动启动的人员都会收到通知，其中包含立即修复活动所需的所有上下文。
实施此类平台可以显着加速特定领域数据的开发和合规过程。
2. 指定数据管理员
数据管理员在治理过程中发挥着关键作用，充当数据质量和合规性的监护人。 指派了解数据业务和技术方面知识渊博的人员。
3. 确保跨部门协作
数据治理应该是所有部门的协作努力。 以下是跨部门协作如何加速数据治理实施：
- 它通过共享专业知识确保准确性、一致性和可靠性，从而提高数据质量。
- 与 helios 协作，通过调整策略和减少孤岛来优化数据使用。
- 开放的沟通可以培育数据文化，促进素养、所有权和责任感。
- 它增强了该计划的成果，使数据治理和相关指标的可衡量影响可供每个人使用。
4. 监控、测量和报告
建立指标来衡量数据治理计划的有效性。 定期监控这些指标并向利益相关者报告进展情况，以展示价值并确定需要改进的领域。
5. 回顾和调整
数据治理不是一劳永逸的举措。 定期审查您的治理实践和框架，以适应新的挑战、技术和业务目标。
衡量数据治理的投资回报率
量化数据治理计划的投资回报 (ROI) 对于向利益相关者证明其价值至关重要。 虽然数据治理的好处是显而易见的——从提高数据质量到监管合规性——但将这些优势转化为可衡量的财务条款可能具有挑战性。 这是证明数据治理的财务影响的结构化方法。
确定运营效率收益
首先评估通过更高效的数据管理流程节省的成本和时间。 以下是一些可用来证明数据治理投资回报率的量化指标：
- 查找数据的时间减少 (%)
- 减少理解数据的时间 (%)
- 减少数据使用时间 (%)
- 减少修复错误和数据不一致的时间 (%)
评估风险缓解
数据治理在减轻与数据泄露和不遵守法规相关的风险方面发挥着至关重要的作用。 通过查看潜在的罚款、法律费用以及数据治理有助于预防的补救措施的成本，评估避免这些风险的财务影响。 此外，还要考虑声誉影响及其对收入的潜在影响。
评估技术成本节省
不要忘记计算实施数据治理所节省的基础设施成本：
- 更少的工程资源来维护不同存储中的重复数据
- 减少从不同来源收集数据并使不同利益相关者可以访问的工程资源
- 降低基础设施成本
- 降低跨业务部门维护多个存储的成本
计算投资成本
为了衡量投资回报率，必须考虑数据治理计划的总成本。 这包括技术投资、培训成本以及员工在数据治理角色上花费的时间。 将这些成本相加即可清楚地了解所需的投资。
使用特定于收入的数据开始您的数据治理之旅
随着营销、销售和财务部门的数据生成应用程序数量持续增长，特定收入数据资产的质量持续增长。 跨收入数据构建数据治理计划可以释放新的增长机会并促进组织的决策。 此外，让最高管理层参与该计划也更容易，因为收入数据是任何组织中最有价值的资产之一。
Improvado 是一个由人工智能驱动的统一营销情报和分析平台，专为营销人员和企业设计，旨在释放数据的力量，推动有影响力的业务决策。 Improvado 连接 500 多个数据源，将数据集成到集中仓库中，将其转化为战略见解，并通过丰富的、可操作的报告促进分析和演示。
该平台有助于准则合规性，通过警报系统和您可以使用自然语言创建的自定义规则来简化对各种活动的治理。 Improvado 还处理数据访问管理，为组织内不同子品牌或区域分支机构的团队提供单独的工作空间。