研究表明，正确实施数据治理的组织将提高 20% 的决策准确性。约 60% 的企业高管将数据治理列为优先事项，首席数据官 (CDO) 仍将数据治理作为工作重点，对于数据平台和安全专业人员而言，数据治理的表现比 AI 高出 80%。这项统计分析强调了在现代竞争环境中有效的数据管理和利用的重要性日益提高。

什么是数据治理？

数据治理是指组织内如何管理信息的可用性、易用性、完整性和安全性。它包括系统、政策和规则，以确保信息的收集、存储和利用能够支持组织目标，同时保持符合监管要求。

数据治理在当今数据驱动世界中的重要性

现在正是企业必须了解数据治理在数据驱动时代的重要性的最佳时机。鉴于每天产生的海量数据，企业越来越需要采用结构化的方式来有效地管理和使用数据。通过确保准确性、一致性和安全性，数据治理使企业能够对其运营做出明智的选择，从而提高生产力和遵守法规。缺乏适当的数据治理会使企业面临严重风险，例如数据泄露会导致声誉受损、客户信心丧失和高额罚款，这可能会影响盈利水平。数据治理实践的有力实施使机构能够从其数据集中实现全部价值，从而变得更具创新性，从而获得相对于行业内其他参与者的竞争优势。

一 数据质量问题

1.数据不准确

描述：这指的是信息被错误地输入系统或未更新，从而导致错误数据的情况。

结果：错误的数据会导致错误的决策过程和规划。例如，不准确的客户详细信息可能会导致营销活动无效和客户服务不佳。

有效的解决方案：为了检测和纠正不准确性，需要定期开展数据审计、验证方法和自动纠正工具。

2.缺失数据

描述：由于输入不完整或者传输过程中丢失，可能无法捕获所有数据点。

结果：数据缺失造成分析空白，难以得出全面、准确的结论。

有效的解决方案：管理缺失数据的方法是在输入详细信息时设置必填字段、定期检查数据完整性以及使用插补方法。

3.重复数据

描述：当通过不同的输入点或系统多次输入相同的记录时，就会出现重复。

结果：重复的副本可能会改变分析、人为地提高指标并增加存储成本。

有效的解决方案：应使用重复数据删除工具，同时在定期运行重复数据删除之前需要建立数据集成协议，以消除由这些不同的系统或入口点创建的重复记录。

4.数据不一致

描述：数据不一致是指涉及的不同信息源或部门使用多种格式或标准的情况。

结果：当数据库系统中出现这些类型的不一致性时，合并和分析累积的知识会变得更加复杂，从而导致不可靠的发现。

有效的解决方案：除了采用各种治理政策和规范化技术来管理数据之外，标准化的输入格式已被确定为消除数据不一致的一种方法。

5. 数据管理实践

定期数据审计：这将在数据质量问题开始影响决策过程之前将其暴露出来。

员工培训：这涉及到培训员工如何正确输入和处理数据、实现准确的收集记录以及持续维护信息。

先进的工具和技术：包括使用数据分析、验证和丰富解决方案等工具来自动维护高质量数据。

6. 数据质量差的影响

决策：由于质量低下，会产生错误的见解，从而导致战略决策缺陷和运营效率低下。

客户体验：由于客户获得的错误信息，他们与客户的互动可能会很差，从而导致信任丧失。

财务影响：错误的预测、营销活动失败和损失是与信息不足相关的一些财务影响。

二 数据安全问题

1. 防止数据泄露

风险：数据泄露可能导致巨额财务损失、声誉受损和法律制裁。网络犯罪分子总是在寻找数据系统中的任何漏洞来获取敏感信息。

解决方案：使用可靠的方法对静态和传输中的数据进行加密。不断更新和修补系统以弥补安全漏洞。经常进行安全审核，以帮助识别潜在风险并在它们毁掉一切之前修复它们。

2. 控制访问

风险：未经授权的人员访问您的数据可能导致信息泄露、滥用或丧失竞争优势。薄弱或管理不善的访问控制是常见的漏洞。

解决方案：使用多因素身份验证 (MFA) 来验证用户身份。实施基于角色的访问控制 (RBAC)，仅允许经批准的人员访问特定数据区域。定期监控访问日志以检测未经授权的尝试并做出相应响应。

3. 遵守法律

风险：组织未能遵守个人信息保护法、GDPR、CCPA 和 HIPAA 以及其他有关个人信息保护的法规，可能会导致严厉的处罚并失去客户忠诚度。

解决方案：创建基于适用法规的合规框架。定期培训员工遵守要求。使用数据分类工具根据机密信息的敏感度级别对其进行管理和保护。

4. 管理来自内部外部的危险

风险：内部威胁，无论是意外的还是恶意的，都会对组织数据的安全构成巨大风险。拥有敏感信息的员工或承包商可能会处理不当或无意中泄露信息。

解决方案：应实施严格的访问控制措施；这也可以检测系统内的异常活动。应定期进行员工培训以提高认识。使用数据丢失防护 (DLP) 工具来监督和控制数据传输。

5. 确保数据的准确性

风险：数据盗用可能导致数据完整性发生变化，从而可能影响决策和运营目标。

解决方案：使用校验和和哈希技术验证数据完整性。定期备份数据，同时实施版本控制以跟踪所做的任何更改。使用安全协议传输信息，以确保信息在传输过程中不会被篡改。

三 数据隐私与合规

1. 监管要求

中华人民共和国个人数据保护法：

中国的组织或处理中国公民数据的组织。

它要求采取严厉的措施来保护信息，并赋予个人对自己个人信息的权力。

如果不满足这一要求，可能会导致巨额罚款和其他法律后果。

通用数据保护条例（GDPR）：

欧盟成员国的组织或处理欧盟公民数据的组织。

它要求采取严厉的措施来保护信息，并赋予个人对自己个人信息的权力。

如果不满足这一要求，可能会导致巨额罚款和其他法律后果。

加州消费者隐私法案（CCPA）：

处理加州企业居民的数据。

它赋予消费者拒绝访问和删除其个人信息的权利。

以上强调了处理任何数据集时的透明度。

2. 数据收集和使用

同意管理：

在明确征得个人同意的情况下收集个人的个人信息。

保留同意记录以供审计目的作为合规证据。

目的限制：

数据收集应基于特定的、明确的目的，并且必须合法。

数据的使用方式不能超出最初向相关个人通报的范围。

3. 数据安全措施

加密：

通过强大的加密算法安全地存储和传输所有敏感数据。

使用 AES 加密标准以获得更强的安全性。

访问控制：

根据员工所扮演的角色限制访问，从而使信息保持秘密。

多因素授权增强了安全性。

4. 持续监控与审计

定期审计：

确保定期对数据保护进行审计，以发现合规问题中的违规行为。

使用自动化工具不断检查这些用户如何操纵这些用户帐户、使用该帐户等。

事件响应计划：

制定针对已发布的违规行为的事件响应计划

快速识别、控制和补救公司内部发生的违规行为。

5.培训和意识

员工培训：

在定期员工培训中必须强调数据保护和个人责任的相关性。

对员工进行有关信息安全的最佳实践的教育。

宣传活动：

发送定期新闻通讯、举办研讨会和开展电子学习计划，以强化组织内良好的数据处理实践。

应使用时事通讯、研讨会和电子学习模块来提醒人员注意影响组织的隐私问题。

四 有限的资源

1. 预算限制

挑战：许多组织的资源有限，有时无法为数据治理计划制定预算。

解决方案：尽可能实现流程自动化，并专注于提供最高投资回报的领域。强调高效数据管理和提高生产力带来的长期节约也有助于吸引资金。

2. 人员配备问题

挑战：良好的信息治理策略需要数据管理员、分析师和 IT 专家等少数具备专业知识的人才。

解决方案：通过发展计划对员工进行再培训，或对其他部门担任不同职务的人员进行交叉培训。此外，聘请专业顾问可能是解决技能差距的临时解决方案。

3.时间管理

挑战：现有员工的日常工作负担已经过重，因此，他们需要更多时间来处理与数据治理相关的额外工作职责。

解决方案：逐步将数据治理职责整合到员工目前担任的角色中。有效的工具和技术将使员工减少手工工作，使他们能够更加专注于战略活动。

4.资源分配

挑战：资源分配不足会导致信息管理策略效率低下，从而破坏实施有效数据治理实践的努力。

解决方案：因此，有必要全面审查现有资源，并根据信息管理需求的优先顺序进行资源配置。因此，应明确界定角色，确保预算得到合理使用，不造成浪费。

5. 高管支持

挑战：高层领导必须支持 DGI，以便其获得有效运作所需的所有必要资源

解决方案：提供令人信服的商业理由，证明做某事的好处，例如更好的决策、遵守分析法规和竞争优势。使用可用的证据（例如研究）来表明如果在这里进行任何投资是否会有回报。

五 数据孤岛

定义：数据孤岛是属于单个组织的数据集。有时，这种情况的发生是因为部门或系统需要更好地沟通。

原因：组织结构、部门间缺乏沟通、使用不同的系统和技术、缺乏对变化的开放性是导致数据孤岛形成的一些因素。

数据孤岛的挑战

缺乏统一视图：例如，由于需要全面了解其运营情况而导致见解分散，组织可能会使其运营战略面临风险。

效率低下：然而，这种脱节会造成重复和不一致等效率低下，从而降低整体性能。

数据质量降低：当信息无法整合时，必然会出现矛盾和错误，从而导致错误的决策。

合规风险：不同系统间数据治理政策执行难以统一，从而导致合规问题复杂化

打破数据孤岛的解决方案

集成平台：使用数据集成平台，以便整个企业的信息能够持续流动，例如：

标准化：实施数据格式和协议的标准化，以实现数据的一致性和易用性：

协作工具：鼓励使用专为不同部门间信息交换而设计的协作工具：

数据治理政策：高层管理人员应在各自的公司内执行有关共享和合并的具体规则。

培训和文化：在鼓励合作和改进计划的同时，对员工进行培训，让他们了解为什么需要分享关于结合两种类型的知识，这一点至关重要。

六 缺乏领导力

缺乏明确的领导

没有专门的领导角色：许多组织需要专门的数据治理官员或经理。因此，此类计划需要更多的重点或方向，因为他们需要一个明确的人来指导他们。

对治理工作的影响：在领导下，随着不同部门开始实施其数据治理实践，治理工作可以更加紧密地结合在一起，从而形成一致、高效的流程。

角色和职责不明确

数据所有权不明确：如果没有人拥有数据，就不清楚谁应该管理和保护信息。在某些情况下，这也可能导致数据滥用或忽视。

数据管理员的角色：指定数据管理员有助于明确角色。这些人负责维护治理规则并管理组织内的数据。但是，找到可以接受此类职位培训的合适人员可能会很困难。

缺乏战略眼光

缺乏长期战略：成功的数据治理需要与企业目标保持一致的长期愿景。如果没有战略管理者，治理就会变得目光短浅、反应迟钝。

推动组织变革：例如，领导者必须倡导一种接受数据使用并促进组织变革的文化。除了制定政策外，还必须实施这些政策以产生成果。

利益相关方参与不足

缺乏支持：业务部门、IT 部门、高级管理层和其他利益相关者必须支持任何成功实施“数据治理”的计划。尽管如此，如果没有高层管理人员的有力指导，实现所有相关方的合规性将变得非常困难。

促进数据驱动文化：团队成员应与领导团队的其他成员一起发挥积极作用，展示其重要性并为整个组织树立榜样。这将创造一种将数据视为关键资源的文化。

七 管理 ROT 数据（冗余、过时、碎片）

如何识别 ROT 数据

1. 冗余数据

重复且不相关的数据。例如，不同位置可能保存同一份文档的多个副本。

解决方案：使用重复数据删除工具进行数据识别和删除。

2. 过时的数据

这是指已经过时且不再有用的数据，例如不再相关的旧员工记录。

解决方案：采用数据生命周期管理政策，定期审查或存档和删除过时的数据。

3. 碎片数据

这些信息对组织来说并不重要。例如，您可能在公司服务器上有临时文件或个人文件。

解决方案：创建数据分类系统以将重要数据与重要数据分开非常重要。

实施数据分类

自动分类工具：基于预定义标准的自动工具对这些信息进行分类。这有助于快速搜索大量数据以查找 ROT。

人工审核：定期人工审核是必要的，以确保分类正确。这个过程应该由大量管理员监督，以做出任何必要的修改。

制定数据保留政策

保留时间表：根据数据类型和监管要求设计明确的保留时间表。

定期审计：为了检验这些政策是否得到遵守，应定期进行审计。审计结果应在必要时指导政策调整。

信息的删除和存档

安全删除：要求对冗余和琐碎信息进行安全删除。必须使用无法恢复的数据工具。

归档：这些过时的数据可能仍具有一些历史价值，或者当合规性要求保留这些材料时。安全存储已归档的文件并在必要时检索它们。

监控与持续改进

定期监控：持续监控数据存储，以识别新的 ROT（冗余、过时和琐碎）数据。使用分析来跟踪数据的使用方式并检测效率低下的问题。

反馈回路：建立反馈回路，帮助持续改进管理通过其获得的信息。鼓励员工提供任何冗余或琐碎信息的详细信息，以便进行评估和后续补救。

八 可扩展性问题

1. 不断发展的技术

适应新技术

随着组织转向新技术，将它们纳入现有的数据治理框架可能会令人困惑。每一项新技术都可能需要更新政策、流程和工具，以提高相关性和效率。

持续升级

跟上技术进步意味着数据治理框架需要足够灵活，以整合新的数据源、分析工具和存储解决方案，同时又不影响治理标准。

2. 数据量和复杂性的增长

管理增加的数据量

任何组织的快速发展都会导致数据量呈几何级数增长。在不牺牲信息完整性和性能的情况下处理这些信息是一个重大障碍。

复杂数据类型

数据量的增加也导致数据类型的复杂性增加。例如，结构化、半结构化或非结构化数据必须由组织的治理框架有效处理。

3. 用户数量增加

用户管理

随着访问数据的人数越来越多，控制访问权限和确保安全性变得越来越复杂。因此，必须创建适当的用户管理技术，以避免未经授权的访问和信息泄露。

培训和支持

对于越来越多的用户来说，充足的培训和支持非常重要，这样他们才能理解并遵循数据治理政策。

4. 与现有系统的集成

系统兼容性

将旧的遗留系统与新建立的数据治理方法整合起来可能会带来困难。因此，这两个系统之间的兼容性是必要的，以促进信息的无缝流动，或者在实施之前应该仔细规划这个过程。

数据迁移

可扩展性的一个关键方面是公司如何将信息从其旧系统迁移到新平台而不会丢失或损坏任何信息。应制定适当的迁移策略和工具来保障数据完整性。

5.资源分配

预算限制

扩大数据治理计划通常需要额外的资金。因此，企业应合理地分配资源，投资于增长所需的设施和员工。

人力资源

框架的扩大导致需要合格的人员来管理或监控系统。这需要适当的人员选拔和培训才能实现目标。

6. 政策和程序更新

持续改进

随着组织的发展，数据治理政策和程序必须不断发展，以应对新的挑战和要求。这样，它们才能保持有效性并符合不断变化的法规。

标准化

确保不断扩张的组织内所有部门和单位的数据治理实践标准化对于实现统一性和效率至关重要。

7. 监测和报告

持续监控

持续监控数据治理实践对于及时发现和纠正可能出现的问题至关重要。随着公司的发展，可以实施自动化监控工具，使管理更加轻松。

报告机制

通过建立完善的报告机制，可以定期评估数据治理框架的运作绩效，从而为决策者提供进一步改进和扩大规模的基础。

8. 管理变革

变更管理

在实施旨在扩大现有数据治理制度的变革时，成功的变革管理策略至关重要。如果要取得成功，就必须确保双方高管利益相关者都已批准此举，同时指导过渡阶段。

沟通

当总司做法发生变化时，整个组织的清晰沟通将确保顺利的过渡期和实施。

九 变更管理

1. 抵制变革

了解阻力：员工可能会抵制新流程、新技术或工作方法。焦虑可能源于对未知事物和可能失业的恐惧。

消除顾虑：向员工解释变更的好处，并保证他们的工作是安全的。员工应该参与决策过程，以便他们自愿接受变更。

2.有效沟通

清晰的信息传递：制定清晰一致的变革信息。此外，解释变革背后的原因、变革的好处以及如何实施变革。

开放渠道：保持沟通渠道畅通，以便反馈和提问。定期更新有助于让每个人都了解情况并参与其中。

3.培训和教育

全面的培训计划：提供全面的培训课程，帮助员工了解新系统和新流程如何有效运作。

持续支持：实施后研讨会、在线资源和帮助台均可提供持续支持以解决出现的任何问题。

4. 领导力和主人翁精神

强有力的领导：这项变革举措需要任命能够推动其向前发展的领导者。他们的奉献精神和模范行为对于激励他人至关重要。

分配职责：明确定义角色和职责，以确保变更过程的责任和顺利执行。

5. 管理期望

现实的目标：确保设定的目标是可以实现的，并为项目内的不同活动设定具体的时间表：过度承诺只会导致员工失望和士气低落。

定期检查：必要时，通过定期进度审查来调整计划；庆祝小胜利有助于在整个旅程中保持动力。

6. 监测与评估

绩效指标：建立衡量变革举措成功与否的标准，以便深入了解需要改进的影响领域。

反馈回路：应实施反馈机制，通过员工参与和基于观察的评估来不断改进变革过程。

十 持续监控和改进

1. 定期数据审计

定期审计数据以评估信息质量和要求的遵守情况。

我们发现了数据中的不准确、不一致和空白。

根据这些审计的结果采取纠正措施，以保证信息的完整性。

2. 自动监控工具

采用自动化工具进行数据质量基准测试和治理监控。

安装即时纠错软件，可实时检测并纠正信息中的错误。

我们采用分析、测试和验证方法来确保精确的细节准确地输入到系统中。

3. 绩效指标和关键绩效指标

选择绩效指标来衡量数据治理计划实现其目标的有效性。

检查指定时间段内的完整性、一致性、可靠性和数据准确性等指标。

定期分析绩效衡量结果，以便尽早发现需要关注的领域，以免采取行动为时已晚。

4. 利益相关者反馈

收集利益相关者（包括数据用户和治理团队）的反馈，以了解挑战和需要改进的领域。

定期就数据治理主题举行调查和会议，以获取改进意见。

5.持续培训和教育

通过持续的培训计划让员工了解数据治理的最佳实践。

提供研讨会、网络研讨会和资源，以增强对信息管理和治理方法的了解。

营造一个员工相互学习以获得更好结果的环境。

6. 政策和程序更新

定期审查和更新数据治理政策和程序，以反映不断变化的业务需求和监管要求

确保治理框架可以根据组织变化轻松调整

在政策审查过程中让利益相关者参与进来，以保持相关性和一致性。

7.技术和工具升级

投资最新技术系统，有效监控和管理政策功能

寻找提供更多自动化选项、更好的集成可能性和高级分析功能的新产品。

了解市场趋势；这将帮助您改进数据治理策略。