研究表明，正確實施數據治理的組織將提高 20% 的決策準確性。約 60% 的企業高管將數據治理列為優先事項，首席數據官 (CDO) 仍將數據治理作為工作重點，對于數據平臺和安全專業人員而言，數據治理的表現比 AI 高出 80%。這項統計分析強調了在現代競爭環境中有效的數據管理和利用的重要性日益提高。
什么是數據治理？
數據治理是指組織內如何管理信息的可用性、易用性、完整性和安全性。它包括系統、政策和規則，以確保信息的收集、存儲和利用能夠支持組織目標，同時保持符合監管要求。
數據治理在當今數據驅動世界中的重要性
現在正是企業必須了解數據治理在數據驅動時代的重要性的最佳時機。鑒于每天產生的海量數據，企業越來越需要采用結構化的方式來有效地管理和使用數據。通過確保準確性、一致性和安全性，數據治理使企業能夠對其運營做出明智的選擇，從而提高生產力和遵守法規。缺乏適當的數據治理會使企業面臨嚴重風險，例如數據泄露會導致聲譽受損、客戶信心喪失和高額罰款，這可能會影響盈利水平。數據治理實踐的有力實施使機構能夠從其數據集中實現全部價值，從而變得更具創新性，從而獲得相對于行業內其他參與者的競爭優勢。
一 數據質量問題
1.數據不準確
描述：這指的是信息被錯誤地輸入系統或未更新，從而導致錯誤數據的情況。
結果：錯誤的數據會導致錯誤的決策過程和規劃。例如，不準確的客戶詳細信息可能會導致營銷活動無效和客戶服務不佳。
有效的解決方案：為了檢測和糾正不準確性，需要定期開展數據審計、驗證方法和自動糾正工具。
2.缺失數據
描述：由于輸入不完整或者傳輸過程中丟失，可能無法捕獲所有數據點。
結果：數據缺失造成分析空白，難以得出全面、準確的結論。
有效的解決方案：管理缺失數據的方法是在輸入詳細信息時設置必填字段、定期檢查數據完整性以及使用插補方法。
3.重復數據
描述：當通過不同的輸入點或系統多次輸入相同的記錄時，就會出現重復。
結果：重復的副本可能會改變分析、人為地提高指標并增加存儲成本。
有效的解決方案：應使用重復數據刪除工具，同時在定期運行重復數據刪除之前需要建立數據集成協議，以消除由這些不同的系統或入口點創建的重復記錄。
4.數據不一致
描述：數據不一致是指涉及的不同信息源或部門使用多種格式或標準的情況。
結果：當數據庫系統中出現這些類型的不一致性時，合并和分析累積的知識會變得更加復雜，從而導致不可靠的發現。
有效的解決方案：除了采用各種治理政策和規范化技術來管理數據之外，標準化的輸入格式已被確定為消除數據不一致的一種方法。
5. 數據管理實踐
定期數據審計：這將在數據質量問題開始影響決策過程之前將其暴露出來。
員工培訓：這涉及到培訓員工如何正確輸入和處理數據、實現準確的收集記錄以及持續維護信息。
先進的工具和技術：包括使用數據分析、驗證和豐富解決方案等工具來自動維護高質量數據。
6. 數據質量差的影響
決策：由于質量低下，會產生錯誤的見解，從而導致戰略決策缺陷和運營效率低下。
客戶體驗：由于客戶獲得的錯誤信息，他們與客戶的互動可能會很差，從而導致信任喪失。
財務影響：錯誤的預測、營銷活動失敗和損失是與信息不足相關的一些財務影響。
二 數據安全問題
1. 防止數據泄露
風險：數據泄露可能導致巨額財務損失、聲譽受損和法律制裁。網絡犯罪分子總是在尋找數據系統中的任何漏洞來獲取敏感信息。
解決方案：使用可靠的方法對靜態和傳輸中的數據進行加密。不斷更新和修補系統以彌補安全漏洞。經常進行安全審核，以幫助識別潛在風險并在它們毀掉一切之前修復它們。
2. 控制訪問
風險：未經授權的人員訪問您的數據可能導致信息泄露、濫用或喪失競爭優勢。薄弱或管理不善的訪問控制是常見的漏洞。
解決方案：使用多因素身份驗證 (MFA) 來驗證用戶身份。實施基于角色的訪問控制 (RBAC)，僅允許經批準的人員訪問特定數據區域。定期監控訪問日志以檢測未經授權的嘗試并做出相應響應。
3. 遵守法律
風險：組織未能遵守個人信息保護法、GDPR、CCPA 和 HIPAA 以及其他有關個人信息保護的法規，可能會導致嚴厲的處罰并失去客戶忠誠度。
解決方案：創建基于適用法規的合規框架。定期培訓員工遵守要求。使用數據分類工具根據機密信息的敏感度級別對其進行管理和保護。
4. 管理來自內部外部的危險
風險：內部威脅，無論是意外的還是惡意的，都會對組織數據的安全構成巨大風險。擁有敏感信息的員工或承包商可能會處理不當或無意中泄露信息。
解決方案：應實施嚴格的訪問控制措施；這也可以檢測系統內的異?；顒印ㄆ谶M行員工培訓以提高認識。使用數據丟失防護 (DLP) 工具來監督和控制數據傳輸。
5. 確保數據的準確性
風險：數據盜用可能導致數據完整性發生變化，從而可能影響決策和運營目標。
解決方案：使用校驗和和哈希技術驗證數據完整性。定期備份數據，同時實施版本控制以跟蹤所做的任何更改。使用安全協議傳輸信息，以確保信息在傳輸過程中不會被篡改。
三 數據隱私與合規
1. 監管要求
中華人民共和國個人數據保護法：
中國的組織或處理中國公民數據的組織。
它要求采取嚴厲的措施來保護信息，并賦予個人對自己個人信息的權力。
如果不滿足這一要求，可能會導致巨額罰款和其他法律后果。
通用數據保護條例（GDPR）：
歐盟成員國的組織或處理歐盟公民數據的組織。
它要求采取嚴厲的措施來保護信息，并賦予個人對自己個人信息的權力。
如果不滿足這一要求，可能會導致巨額罰款和其他法律后果。
加州消費者隱私法案（CCPA）：
處理加州企業居民的數據。
它賦予消費者拒絕訪問和刪除其個人信息的權利。
以上強調了處理任何數據集時的透明度。
2. 數據收集和使用
同意管理：
在明確征得個人同意的情況下收集個人的個人信息。
保留同意記錄以供審計目的作為合規證據。
目的限制：
數據收集應基于特定的、明確的目的，并且必須合法。
數據的使用方式不能超出最初向相關個人通報的范圍。
3. 數據安全措施
加密：
通過強大的加密算法安全地存儲和傳輸所有敏感數據。
使用 AES 加密標準以獲得更強的安全性。
訪問控制：
根據員工所扮演的角色限制訪問，從而使信息保持秘密。
多因素授權增強了安全性。
4. 持續監控與審計
定期審計：
確保定期對數據保護進行審計，以發現合規問題中的違規行為。
使用自動化工具不斷檢查這些用戶如何操縱這些用戶帳戶、使用該帳戶等。
事件響應計劃：
制定針對已發布的違規行為的事件響應計劃
快速識別、控制和補救公司內部發生的違規行為。
5.培訓和意識
員工培訓：
在定期員工培訓中必須強調數據保護和個人責任的相關性。
對員工進行有關信息安全的最佳實踐的教育。
宣傳活動：
發送定期新聞通訊、舉辦研討會和開展電子學習計劃，以強化組織內良好的數據處理實踐。
應使用時事通訊、研討會和電子學習模塊來提醒人員注意影響組織的隱私問題。
四 有限的資源
1. 預算限制
挑戰：許多組織的資源有限，有時無法為數據治理計劃制定預算。
解決方案：盡可能實現流程自動化，并專注于提供最高投資回報的領域。強調高效數據管理和提高生產力帶來的長期節約也有助于吸引資金。
2. 人員配備問題
挑戰：良好的信息治理策略需要數據管理員、分析師和 IT 專家等少數具備專業知識的人才。
解決方案：通過發展計劃對員工進行再培訓，或對其他部門擔任不同職務的人員進行交叉培訓。此外，聘請專業顧問可能是解決技能差距的臨時解決方案。
3.時間管理
挑戰：現有員工的日常工作負擔已經過重，因此，他們需要更多時間來處理與數據治理相關的額外工作職責。
解決方案：逐步將數據治理職責整合到員工目前擔任的角色中。有效的工具和技術將使員工減少手工工作，使他們能夠更加專注于戰略活動。
4.資源分配
挑戰：資源分配不足會導致信息管理策略效率低下，從而破壞實施有效數據治理實踐的努力。
解決方案：因此，有必要全面審查現有資源，并根據信息管理需求的優先順序進行資源配置。因此，應明確界定角色，確保預算得到合理使用，不造成浪費。
5. 高管支持
挑戰：高層領導必須支持 DGI，以便其獲得有效運作所需的所有必要資源
解決方案：提供令人信服的商業理由，證明做某事的好處，例如更好的決策、遵守分析法規和競爭優勢。使用可用的證據（例如研究）來表明如果在這里進行任何投資是否會有回報。
五 數據孤島
定義：數據孤島是屬于單個組織的數據集。有時，這種情況的發生是因為部門或系統需要更好地溝通。
原因：組織結構、部門間缺乏溝通、使用不同的系統和技術、缺乏對變化的開放性是導致數據孤島形成的一些因素。
數據孤島的挑戰
缺乏統一視圖：例如，由于需要全面了解其運營情況而導致見解分散，組織可能會使其運營戰略面臨風險。
效率低下：然而，這種脫節會造成重復和不一致等效率低下，從而降低整體性能。
數據質量降低：當信息無法整合時，必然會出現矛盾和錯誤，從而導致錯誤的決策。
合規風險：不同系統間數據治理政策執行難以統一，從而導致合規問題復雜化
打破數據孤島的解決方案
集成平臺：使用數據集成平臺，以便整個企業的信息能夠持續流動，例如：
標準化：實施數據格式和協議的標準化，以實現數據的一致性和易用性：
協作工具：鼓勵使用專為不同部門間信息交換而設計的協作工具：
數據治理政策：高層管理人員應在各自的公司內執行有關共享和合并的具體規則。
培訓和文化：在鼓勵合作和改進計劃的同時，對員工進行培訓，讓他們了解為什么需要分享關于結合兩種類型的知識，這一點至關重要。
六 缺乏領導力
缺乏明確的領導
沒有專門的領導角色：許多組織需要專門的數據治理官員或經理。因此，此類計劃需要更多的重點或方向，因為他們需要一個明確的人來指導他們。
對治理工作的影響：在領導下，隨著不同部門開始實施其數據治理實踐，治理工作可以更加緊密地結合在一起，從而形成一致、高效的流程。
角色和職責不明確
數據所有權不明確：如果沒有人擁有數據，就不清楚誰應該管理和保護信息。在某些情況下，這也可能導致數據濫用或忽視。
數據管理員的角色：指定數據管理員有助于明確角色。這些人負責維護治理規則并管理組織內的數據。但是，找到可以接受此類職位培訓的合適人員可能會很困難。
缺乏戰略眼光
缺乏長期戰略：成功的數據治理需要與企業目標保持一致的長期愿景。如果沒有戰略管理者，治理就會變得目光短淺、反應遲鈍。
推動組織變革：例如，領導者必須倡導一種接受數據使用并促進組織變革的文化。除了制定政策外，還必須實施這些政策以產生成果。
利益相關方參與不足
缺乏支持：業務部門、IT 部門、高級管理層和其他利益相關者必須支持任何成功實施“數據治理”的計劃。盡管如此，如果沒有高層管理人員的有力指導，實現所有相關方的合規性將變得非常困難。
促進數據驅動文化：團隊成員應與領導團隊的其他成員一起發揮積極作用，展示其重要性并為整個組織樹立榜樣。這將創造一種將數據視為關鍵資源的文化。
七 管理 ROT 數據（冗余、過時、碎片）
如何識別 ROT 數據
1. 冗余數據
重復且不相關的數據。例如，不同位置可能保存同一份文檔的多個副本。
解決方案：使用重復數據刪除工具進行數據識別和刪除。
2. 過時的數據
這是指已經過時且不再有用的數據，例如不再相關的舊員工記錄。
解決方案：采用數據生命周期管理政策，定期審查或存檔和刪除過時的數據。
3. 碎片數據
這些信息對組織來說并不重要。例如，您可能在公司服務器上有臨時文件或個人文件。
解決方案：創建數據分類系統以將重要數據與重要數據分開非常重要。
實施數據分類
自動分類工具：基于預定義標準的自動工具對這些信息進行分類。這有助于快速搜索大量數據以查找 ROT。
人工審核：定期人工審核是必要的，以確保分類正確。這個過程應該由大量管理員監督，以做出任何必要的修改。
制定數據保留政策
保留時間表：根據數據類型和監管要求設計明確的保留時間表。
定期審計：為了檢驗這些政策是否得到遵守，應定期進行審計。審計結果應在必要時指導政策調整。
信息的刪除和存檔
安全刪除：要求對冗余和瑣碎信息進行安全刪除。必須使用無法恢復的數據工具。
歸檔：這些過時的數據可能仍具有一些歷史價值，或者當合規性要求保留這些材料時。安全存儲已歸檔的文件并在必要時檢索它們。
監控與持續改進
定期監控：持續監控數據存儲，以識別新的 ROT（冗余、過時和瑣碎）數據。使用分析來跟蹤數據的使用方式并檢測效率低下的問題。
反饋回路：建立反饋回路，幫助持續改進管理通過其獲得的信息。鼓勵員工提供任何冗余或瑣碎信息的詳細信息，以便進行評估和后續補救。
八 可擴展性問題
1. 不斷發展的技術
適應新技術
隨著組織轉向新技術，將它們納入現有的數據治理框架可能會令人困惑。每一項新技術都可能需要更新政策、流程和工具，以提高相關性和效率。
持續升級
跟上技術進步意味著數據治理框架需要足夠靈活，以整合新的數據源、分析工具和存儲解決方案，同時又不影響治理標準。
2. 數據量和復雜性的增長
管理增加的數據量
任何組織的快速發展都會導致數據量呈幾何級數增長。在不犧牲信息完整性和性能的情況下處理這些信息是一個重大障礙。
復雜數據類型
數據量的增加也導致數據類型的復雜性增加。例如，結構化、半結構化或非結構化數據必須由組織的治理框架有效處理。
3. 用戶數量增加
用戶管理
隨著訪問數據的人數越來越多，控制訪問權限和確保安全性變得越來越復雜。因此，必須創建適當的用戶管理技術，以避免未經授權的訪問和信息泄露。
培訓和支持
對于越來越多的用戶來說，充足的培訓和支持非常重要，這樣他們才能理解并遵循數據治理政策。
4. 與現有系統的集成
系統兼容性
將舊的遺留系統與新建立的數據治理方法整合起來可能會帶來困難。因此，這兩個系統之間的兼容性是必要的，以促進信息的無縫流動，或者在實施之前應該仔細規劃這個過程。
數據遷移
可擴展性的一個關鍵方面是公司如何將信息從其舊系統遷移到新平臺而不會丟失或損壞任何信息。應制定適當的遷移策略和工具來保障數據完整性。
5.資源分配
預算限制
擴大數據治理計劃通常需要額外的資金。因此，企業應合理地分配資源，投資于增長所需的設施和員工。
人力資源
框架的擴大導致需要合格的人員來管理或監控系統。這需要適當的人員選拔和培訓才能實現目標。
6. 政策和程序更新
持續改進
隨著組織的發展，數據治理政策和程序必須不斷發展，以應對新的挑戰和要求。這樣，它們才能保持有效性并符合不斷變化的法規。
標準化
確保不斷擴張的組織內所有部門和單位的數據治理實踐標準化對于實現統一性和效率至關重要。
7. 監測和報告
持續監控
持續監控數據治理實踐對于及時發現和糾正可能出現的問題至關重要。隨著公司的發展，可以實施自動化監控工具，使管理更加輕松。
報告機制
通過建立完善的報告機制，可以定期評估數據治理框架的運作績效，從而為決策者提供進一步改進和擴大規模的基礎。
8. 管理變革
變更管理
在實施旨在擴大現有數據治理制度的變革時，成功的變革管理策略至關重要。如果要取得成功，就必須確保雙方高管利益相關者都已批準此舉，同時指導過渡階段。
溝通
當總司做法發生變化時，整個組織的清晰溝通將確保順利的過渡期和實施。
九 變更管理
1. 抵制變革
了解阻力：員工可能會抵制新流程、新技術或工作方法。焦慮可能源于對未知事物和可能失業的恐懼。
消除顧慮：向員工解釋變更的好處，并保證他們的工作是安全的。員工應該參與決策過程，以便他們自愿接受變更。
2.有效溝通
清晰的信息傳遞：制定清晰一致的變革信息。此外，解釋變革背后的原因、變革的好處以及如何實施變革。
開放渠道：保持溝通渠道暢通，以便反饋和提問。定期更新有助于讓每個人都了解情況并參與其中。
3.培訓和教育
全面的培訓計劃：提供全面的培訓課程，幫助員工了解新系統和新流程如何有效運作。
持續支持：實施后研討會、在線資源和幫助臺均可提供持續支持以解決出現的任何問題。
4. 領導力和主人翁精神
強有力的領導：這項變革舉措需要任命能夠推動其向前發展的領導者。他們的奉獻精神和模范行為對于激勵他人至關重要。
分配職責：明確定義角色和職責，以確保變更過程的責任和順利執行。
5. 管理期望
現實的目標：確保設定的目標是可以實現的，并為項目內的不同活動設定具體的時間表：過度承諾只會導致員工失望和士氣低落。
定期檢查：必要時，通過定期進度審查來調整計劃；慶祝小勝利有助于在整個旅程中保持動力。
6. 監測與評估
績效指標：建立衡量變革舉措成功與否的標準，以便深入了解需要改進的影響領域。
反饋回路：應實施反饋機制，通過員工參與和基于觀察的評估來不斷改進變革過程。
十 持續監控和改進
1. 定期數據審計
定期審計數據以評估信息質量和要求的遵守情況。
我們發現了數據中的不準確、不一致和空白。
根據這些審計的結果采取糾正措施，以保證信息的完整性。
2. 自動監控工具
采用自動化工具進行數據質量基準測試和治理監控。
安裝即時糾錯軟件，可實時檢測并糾正信息中的錯誤。
我們采用分析、測試和驗證方法來確保精確的細節準確地輸入到系統中。
3. 績效指標和關鍵績效指標
選擇績效指標來衡量數據治理計劃實現其目標的有效性。
檢查指定時間段內的完整性、一致性、可靠性和數據準確性等指標。
定期分析績效衡量結果，以便盡早發現需要關注的領域，以免采取行動為時已晚。
4. 利益相關者反饋
收集利益相關者（包括數據用戶和治理團隊）的反饋，以了解挑戰和需要改進的領域。
定期就數據治理主題舉行調查和會議，以獲取改進意見。
5.持續培訓和教育
通過持續的培訓計劃讓員工了解數據治理的最佳實踐。
提供研討會、網絡研討會和資源，以增強對信息管理和治理方法的了解。
營造一個員工相互學習以獲得更好結果的環境。
6. 政策和程序更新
定期審查和更新數據治理政策和程序，以反映不斷變化的業務需求和監管要求
確保治理框架可以根據組織變化輕松調整
在政策審查過程中讓利益相關者參與進來，以保持相關性和一致性。
7.技術和工具升級
投資最新技術系統，有效監控和管理政策功能
尋找提供更多自動化選項、更好的集成可能性和高級分析功能的新產品。
了解市場趨勢；這將幫助您改進數據治理策略。
浙公網安備 33010502006954號 
