資料治理終極指南

已發表: 2024-03-29

資料治理對於維護組織內資訊的品質和安全至關重要。 如果沒有有效的資料治理流程,公司將面臨資料管理不善和安全漏洞的風險,從而導致失去信任並可能產生法律影響。

透過採用資料治理實踐,組織可以確保其資料準確、可存取且安全,從而實現明智的決策並遵守資料隱私法規。 但資料治理到底是什麼,如何有效執行?

什麼是資料治理?

資料治理涉及為確保組織內資料準確性、安全性和合規性而建立的流程、策略和標準。
DAMA-DMBOK 2 框架

資料治理是管理整個組織資料資產的架構。 它包含確保資料品質、安全性和可用性的政策、標準和程序。 透過資料治理,組織可以定義誰可以存取資料、他們可以對資料執行哪些操作、資料的最終去向等等。 完全控制資料流有助於保護敏感資訊並遵守法律和內部法規。

資料治理的好處

資料治理可協助企業實現廣泛的目標。 這不僅是監管的需要; 它為嚴重依賴數據來推動決策和策略的企業帶來了戰略利益。

提高數據品質和完整性

資料治理的主要好處是顯著提高組織的資料品質和完整性。 更高水準的數據品質通常透過以下方式實現:

  • 元資料管理:資料治理透過使用元資料管理來幫助管理和理解資料。 這包括追蹤數據的來源、使用方式以及所做的任何更改。 它透過追蹤數據內容和上下文的變化並修復任何錯誤來確保數據品質。
  • 資料管理:資料管理員,該領域的專家,維護資料控制並監督資料品質。 這些專家是資料治理流程的核心,負責處理他們負責的資訊的評估、創建、使用、儲存、歸檔和刪除。

透過建立明確的資料管理策略和分配資料管理員,組織可以確保其資料準確、一致和可靠。

建立資料倫理

資料道德評估組織中使用的資料實踐,例如收集、產生和分析影響客戶和整個社會的資料。

培養數據道德可以幫助公司了解他們收集特定數據的原因以及他們可以利用這些數據來實現什麼目標。 每個基於數據的交易都應該為最終用戶帶來好處。 如果您無法解決所收集資料的問題,您應該詢問為什麼要收集這些資料以及您將如何處理這些資料。

隨著人工智慧的出現,數據倫理顯得格外重要。 客戶和政府越來越關心公司如何處理他們的資料以及資料的最終去向。 對於如何獲取數據以及如何處理數據保持透明度對於建立品牌信任至關重要。

監理合規和風險管理

資料治理框架確保組織遵守資料相關法規,例如 GDPR 和 HIPAA。 合規性降低了代價高昂的法律問題和罰款的風險。 此外,它還可以防止資料外洩和安全事件,從而維護組織的聲譽。

改進決策

建立對公司資料全部範圍的控制,使高階主管和經理能夠全面了解業務活動、挑戰和機會。 了解所需資料的儲存位置並確保其準確性使品牌能夠快速應對日益嚴峻的挑戰並及早發現新趨勢。

這也適用於執行日常任務的常規專家。 及時存取資料可以讓員工更加自力更生,讓他們能夠更快地執行任務,而無需等待另一次會議來獲得問題的答案。

增強資料安全性

資料治理包括定義誰可以存取資料、在什麼情況下以及如何保護資料。 在資料外洩可能造成災難性後果的時代,這種增強的安全性至關重要。 透過控制和監控對敏感資料的訪問​​,組織可以更好地保護其資產和客戶資訊。

全公司的高效率溝通

據 Gartner 稱,到 2024 年,全球 IT 支出預計將達到 5 兆美元。隨著各部門獲得更多內部工具,這一數字每年增長約 7%。 這裡的問題是每個工具產生的數據通常存在於該部門內部。 這會導致整個組織內出現資料孤島。

資料治理確保所有資料產生應用程式都連接到儲存所有公司資料的集中式資料倉儲。 共享數據使所有團隊能夠保持一致。 例如,當高階主管可以存取所有行銷和銷售指標時,他們可以調整策略並做出決策,而無需等待一周的詳細報告。

因應資料治理挑戰

儘管資料治理有許多明顯的好處,但實施起來可能很複雜且具有挑戰性。 大量數據在早期階段很難管理,尤其是在組織中沒有建立數據文化的情況下。 讓我們來看看最常見的資料治理挑戰。

高階管理人員的關注

挑戰:努力爭取高階主管對資料治理措施的支持

問題通常始於最高管理階層,他們看不到資料治理的價值潛力。 這項挑戰涉及向最高管理層清楚地展示資料治理的重要性和好處,並使資料治理計劃與業務目標保持一致。 確保角色清晰度和解決資料所有權衝突也構成了重大障礙。

解決方案:對最高管理階層進行資料治理策略價值的教育。

為了應對這項挑戰,您需要與最高管理層展開對話,概述資料治理的關鍵角色和好處。 建立一個由高階管理層組成的治理委員會,以指導和認可治理策略,將其與業務目標直接聯繫起來。

隨後,為高階主管分配治理角色,強調他們參與的價值。 透過這種方式,您可以穩步將他們變成該倡議的擁護者。 使用效能指標和進度追蹤來支援流程,以展示資料治理的影響。

數據整合

挑戰:無法收集和標準化不同的數據

最重要的挑戰之一是整合不同來源的數據。 公司範圍的資料治理涉及跨不同領域收集具有不同結構、格式和一般意義的資訊。

隨著每個部門的技術和新資料來源的不斷更新,要不忽視資料的任何變更是一項挑戰。 另外,它應該是一個連續、即時的過程。 手動資料收集通常不規則且容易出現人為錯誤。

解決方案:特定領域的資料整合平台

大多數組織實施資料治理,試圖同時治理所有資料資產。 這種整體方法意味著進展緩慢,並且存在您的努力無法與當前業務需求連結的風險。

特定領域的資料整合平台透過 API 連接器連接到您的資料來源,以建立到集中儲存的連續資料流。 這些解決方案會提取數據,將其轉換為對齊的、可供分析的格式,並將其載入到您選擇的儲存中。

特定於領域的方法可讓您優先考慮需要高度關注的最關鍵資料資產(例如個人識別資訊)。 這種方法有效地縮小了治理活動的範圍,將精力集中在最關鍵的數據上。

Improvado 是一個行銷資料管理和分析平台。

目前市場提供針對不同領域量身定制的數據整合平台。 例如,Improvado 簡化了 500 多個來源的行銷和銷售數據。 然後,該平台透過自動映射和轉換將原始資料轉換為可消化的格式,然後將分析就緒的資料載入到您選擇的任何儲存體中。

實施特定領域的資料整合工具可以在未來提供更準確的數據和詳細的分析。 這些解決方案往往具有針對特定部門使用的數據量身定制的數據模型。 因此,Improvado 擁有行銷通用資料模型,允許跨付費、有機、電子商務和其他類型的行銷平台實現資料標準化。

透過針對特定行銷場景量身定制的預先建置方案,Improvado 最大限度地減少了手動工作量,並降低了錯誤或誤導性視覺化的風險。
Improvado預先建置資料模型和儀表板範本列表

確保數據品質

挑戰:確保資料治理框架內的高數據質量

資料治理和資料品質有著內在的聯繫,但確保高資料品質是一項重大挑戰。 資料治理設定了管理資料的框架,但實現和維護資料的「優點」(其準確性、完整性、一致性、相關性和及時性)是複雜的。

解決方案:定義資料品質問題並實施相關解決方案

解決這個問題的第一步是明確定義它。 量化問題和您想要實現的目標應該是您的第一步。 例如,您可能會說「我們發現 20% 的行銷資料條目是重複的。 我們希望將其減少到 1% 以下」。

正確識別問題後,找到可以幫助您解決問題的工具就會容易得多。 如果您面臨重複條目,您可能需要資料清理工具或具有標準化功能的資料整合平台。 也值得檢查資料如何最終儲存在儲存中,因為包含相同資料的兩個不同來源可能會產生重複資料。 資料沿襲工具在這裡可能會派上用場。

如果可能,優先考慮包含多種功能的平台。 具有資料清理功能的資料整合平台比兩個單獨的工具更好。 從長遠來看,您不必考慮如何擴展您的資料架構以及您目前的工具是否支援您需要添加的新平台

可擴展性

挑戰:在組織發展的同時擴展資料治理

隨著組織的擴展,其資料治理框架也必須不斷發展,以管理不斷增加的資料量和新的資料類型。 這種可擴展性對於維持組織各個層級的有效治理至關重要。 如果沒有可擴展的解決方案,組織就會面臨資料管理不善和效率低下的風險,從而阻礙成長並損害資料完整性。

解決方案:設計靈活且可擴展的資料治理策略

為了應對可擴展性挑戰,組織需要設計靈活的資料治理策略,以輕鬆適應資料結構的成長和變化。 透過實施此類自適應治理框架,組織可以確保持續的資料完整性和相關性。

監理合規性

挑戰:應對不斷變化的資料保護法規

遵守 GDPR 和 CCPA 等不斷發展的資料保護法規是組織面臨的持續挑戰。 如果不定期審查資料政策和實踐以確保符合法律標準,公司就會面臨不合規的風險,面臨潛在的法律和財務後果。

解決方案:調整資料治理框架以確保監管合規性

組織必須主動調整其資料治理框架,以維持符合當前和未來的法規。 這需要對資料政策和實踐進行定期審核,確保它們符合最新的法律標準。 透過將合規性嵌入資料治理的核心,組織可以防範不合規風險,確保有效滿足監管要求。

資料治理最佳實踐

有效的資料治理對於組織確保其資料資產準確、安全並充分利用其潛力至關重要。 以下是增強資料治理流程的關鍵最佳實踐:

1. 制定明確的治理政策

定義全面的資料治理策略,包括資料品質、隱私、安全性和合規性標準。 確保這些政策有詳細記錄並可供所有相關利害關係人使用。

在製定策略時,考慮您正在使用的數據的獨特方面至關重要。 例如,行銷資料中存在著只有該領域專家才知道的警告,例如因廣告平台而異的品牌安全標準。

Improvado 提供行銷活動資料的結構化治理,確保遵守品牌安全規則。 每當活動違反這些規則時,負責活動啟動的人員都會收到通知,其中包含立即修復活動所需的所有上下文。

實施此類平台可以顯著加速特定領域資料的開發和合規流程。

2. 指定資料管理員

資料管理員在治理過程中發揮關鍵作用,充當資料品質和合規性的監護人。 指派了解資料業務和技術方面知識淵博的人員。

3. 確保跨部門協作

資料治理應該是所有部門的協作努力。 以下是跨部門協作如何加速資料治理實施:

  • 它透過共享專業知識確保準確性、一致性和可靠性,從而提高數據品質。
  • 與 helios 合作,透過調整策略和減少孤島來優化資料使用。
  • 開放的溝通可以培養資料文化,促進素養、所有權和責任感。
  • 它增強了該計劃的成果,使數據治理和相關指標的可衡量影響可供每個人使用。

4. 監控、測量和報告

建立指標來衡量資料治理計劃的有效性。 定期監控這些指標並向利害關係人報告進度,以展示價值並確定需要改進的領域。

5. 回顧和調整

資料治理不是一勞永逸的舉措。 定期檢視您的治理實務和框架,以適應新的挑戰、技術和業務目標。

衡量數據治理的投資報酬率

量化資料治理計劃的投資回報 (ROI) 對於向利害關係人證明其價值至關重要。 雖然資料治理的好處是顯而易見的——從提高資料品質到監管合規性——但將這些優勢轉化為可衡量的財務條款可能具有挑戰性。 這是證明資料治理的財務影響的結構化方法。

確定營運效率收益

首先評估透過更有效率的資料管理流程所節省的成本和時間。 以下是一些可用來證明資料治理投資報酬率的量化指標:

  • 尋找資料的時間減少 (%)
  • 減少理解數據的時間 (%)
  • 減少數據使用時間 (%)
  • 減少修復錯誤和數據不一致的時間 (%)

評估風險緩解

資料治理在減輕與資料外洩和不遵守法規相關的風險方面發揮著至關重要的作用。 透過查看潛在的罰款、法律費用以及資料治理有助於預防的補救措施的成本,評估避免這些風險的財務影響。 此外,也要考慮聲譽影響及其對收入的潛在影響。

評估技術成本節省

不要忘記計算實施資料治理所節省的基礎設施成本:

  • 更少的工程資源來維護不同儲存中的重複數據
  • 減少從不同來源收集資料並使不同利害關係人可以存取的工程資源
  • 降低基礎設施成本
  • 降低跨業務部門維護多個儲存的成本

計算投資成本

為了衡量投資報酬率,必須考慮資料治理計畫的總成本。 這包括技術投資、培訓成本以及員工在資料治理角色上花費的時間。 將這些成本加起來即可清楚了解所需的投資。

使用特定於收入的數據開始您的數據治理之旅

隨著行銷、銷售和財務部門的數據生成應用程式數量持續增長,特定收入數據資產的品質持續增長。 跨收入資料建構資料治理計劃可以釋放新的成長機會並促進組織的決策。 此外,讓最高管理層參與該計劃也更容易,因為收入數據是任何組織中最有價值的資產之一。

Improvado 是一個由人工智慧驅動的統一行銷情報和分析平台,專為行銷人員和企業設計,旨在釋放數據的力量,推動有影響力的業務決策。 Improvado 連接 500 多個資料來源,將資料整合到集中倉庫中,將其轉化為策略見解,並透過豐富的、可操作的報告促進分析和演示。

該平台有助於準則合規性,透過警報系統和您可以使用自然語言建立的自訂規則來簡化對各種活動的治理。 Improvado 也處理資料存取管理,為組織內不同子品牌或區域分支機構的團隊提供單獨的工作空間。

預約演示電話,開始使用 Improvado 的資料治理之旅。

常問問題

什麼是資料治理?

資料治理是一個框架,用於管理組織內的資料資產,透過策略、標準和程序確保資料品質、安全性和合規性。

為什麼數據沿襲很重要?

資料沿襲以直觀方式顯示資料在組織中的移動方式。 它有助於了解數據變化、確保可靠的決策並有助於合規性。

整合資料治理和沿襲如何使組織受益?

將資料治理與資料沿襲結合可以提高透明度和問責制。 它確保資料遵循規則,顯示其路徑和變化。

資料治理的主要好處是什麼?

資料治理的主要好處包括提高資料品質和完整性、更好的資料管理、更明智的決策、遵守法規、提高資料安全性、優化策略資料使用以及更順暢的營運。

組織在實施資料治理時可能面臨哪些挑戰?

實施資料治理的挑戰包括資料整合的複雜性、變更管理困難、確保持續的資料品質、可擴展性問題以及保持對不斷變化的法規的合規性。

組織如何衡量數據治理的投資報酬率?

衡量資料治理的投資報酬率包括確定成本節約和效率增益、評估風險緩解、評估收入成長、計算投資成本,然後使用特定公式計算投資報酬率。