6個實施數據治理的最佳實踐方法
在尋找數據治理最佳實施方法時，您可以從已有的各種流程和模板工作的人那裡學到很多東西。儘管每個企業都不同，您將需要根據流程調整數據治理實踐，但無需完全重新創造輪子。在將敏捷開發思維方式應用於數據治理時，首先以最小的可行部署開始，然後從那裡迭代並發展。這可以帶來更大的長期利益，並使企業的其他成員與您一起旅行。
首先，重要的是要了解什麼是數據治理以及它可以為您的企業帶來什麼。
什麼是數據治理框架？
數據治理框架是用於管理企業數據的協作模型。框架或系統可以圍繞數據創建和操縱設置軟準則或牢固的邊界。公司通常會組建一個數據治理團隊，以確保正確使用數據，數據質量和策略合規性。
執行數據治理框架會影響數據管理過程的所有部分，包括體系結構分析和數據模型。正確的執行使更容易更快地做出更明智的決策。
一旦對數據治理及其對企業的影響有了深刻的了解，就可以尋找使用市場上可用的模板、模型和實施方案。
數據治理最佳實施方法論
1.從大處着眼，從小處着手
數據治理是人員，流程和技術的結合。要開始樹立大局，首先要從人開始，然後建立您的流程，最後合併您的技術。沒有合適的人才，是很難成功建立數據治理技術實施所需的方法的，他們必須能夠構建流程並提供技術資源，以使項目順利執行。
2.建立業務案例
建立數據治理實踐時，獲得流程領導者的支持和贊助是關鍵，但僅靠支持並不能完全支持這項工作並確保成功。通過確定數據質量將帶給企業織的收益和機會並建立可以取得的改進（例如收入增加，更好的客戶體驗和效率）來建立強有力的項目反饋。幫助每個參與人員看到並了解數據治理所帶來的最終收益，這才是數據治理項目得以長期正常執行的關鍵。
大多數領導者了解且相信，無序的數據質量和劣質的數據管理是一個問題，但是如果領導者不致力於持續推動變革，則數據治理項目最終可能會失敗。
3.指標和反饋
與任何目標一樣，如果您無法衡量它，就無法實現它。進行任何更改時，應先測量基線，然後再證明結果是否合理。儘早收集這些測量值，然後持續跟蹤整個過程中的每個步驟。您希望指標顯示一段時間內的總體變化並用作檢查點，以確保流程切實可行。
4.持續性溝通
無論您和您的項目組在數據治理計劃和流程中處於何處，進行持續溝通都是必不可少的。持續有效的溝通對於顯示計劃的影響力，接受項目成果和誠實地承認挫折都是至關重要得到。在企業內創建和更新已定義的利益相關者列表，並確保溝通易於觸達且易於消化。這將確保每個崗位的人知道他們需要知道的內容，同時避免出現信息差或社交化讓步。
5.數據治理是一場馬拉松，而不是短跑
數據治理是沒有終點的。您通常不會組建一個團隊來啟動一個項目，然後只需要動動手指。實施數據治理計劃時，請確保將其作為一項長期投資，而不是一次性項目。
一般普通的項目有一個開始和結束日期，而且號召力強的大型項目可能會更容易引起人們的興趣。但是，數據治理是一個持續性的、反覆的過程，由許多子項目和里程碑組成。數據治理項目明顯不同於以往的一次性項目，它更需要的是靠人持續性的對數據做出正向干預，因此更需要注重的是項目人員的管理、數據標準的建立、數據治理的改革長跑，一個優質的數據治理項目所帶來的價值是任何一次性項目都無法取代的。
數據治理程序可以運行數年，但是單個項目通常不應超過三個月。將較小的項目構建到長期數據治理策略中，以讓企業獲得更加穩健的數據基石。
6.確定相關角色和職責
數據治理需要團隊協作。明確角色定位對於每個數據治理計劃都是必不可少的，並且在整個項目中分配所有權級別也很重要。確定誰有權力和責任將有助於社交化您的數據治理程序，並建立一個智能的結構來處理數據程序。
各個企業之間的數據治理角色略有不同，但是常見的角色可能包括：
數據治理委員會（指導委員會/戰略級別）：數據治理委員會是負責數據治理計劃的戰略指導，項目和計劃的優先級排序以及企業範圍內數據政策和標準的批准的理事機構。
數據治理委員會（戰術級別）：數據治理委員會是一群人，他們制定企業的政策和實踐以將數據視為戰略資產。
數據管理器：數據管理器創建滿足企業計劃收集或已經收集的數據需求的數據庫系統。
數據所有者：數據所有者是對數據資產負責的個人。
數據管理員：數據管理員負責利用您的數據治理流程來確保數據元素（包括內容和元數據）的質量。
數據用戶：數據用戶是團隊成員，直接負責在日常任務中輸入和使用數據。他們可以直接訪問和研究單位記錄級別的集成數據集，以進行統計和研究。
最終，數據治理與人員，流程和技術有關。成功的程序可以使您清楚地了解數據來自何處以及誰擁有數據。當需要更改數據時，也會導致遵循已知的過程。花時間了解您選擇管理流程並在技術範圍內操作人員的價值。這些人將共同為數據治理項目提供可以依賴的數據，用於戰略決策，並推動您的企業前進。了解數據治理的更多信息可訪問億信華辰數據治理工具產品頁：//www.esenruizhi.com/。
