《数据治理简明指南》

数据收集是企业执行的最重要功能之一。通过获取关于客户、员工、财务等的数据，您可以确保轻松、可靠地获取有助于指导主要业务决策的信息。

但是，如果您的数据变得不可靠或无效，它可能会对您的组织造成重大威胁。你的员工将无法获得指导他们日常工作流程的重要信息。而且，如果数据变得完全不可用，数据收集将不得不从头开始。

这就是数据治理在组织和保护内部数据方面发挥主要作用的地方。它充当一种保险形式，确保您收集的每一条信息都被正确地存储和分发到您的组织中。

在这篇文章中，让我们讨论什么是数据治理，以及如何在您的公司实现策略。raybet电子竞技

有许多类型的数据治理属于它的总体保护伞。让我们在下一节中看几个例子。

6数据治理实例

1.数据可用性

如果您希望您的员工使用您的数据，那么数据就需要易于访问和理解。数据应该存储在一个位置，并以简单、逻辑的方式组织。此外，组织中的每个员工都应该理解每一项数据的含义、如何收集数据以及如何使用这些数据。

2.元数据

元数据是描述您在业务中收集的其他数据的定性信息。它可以帮助您的团队理解为什么要收集某些数据，以及这些数据与他们的短期和长期目标的相关性。这样，如果数据放错了地方或忘记了，您将有上下文线索来解释每个数据集的目的。

3.数据安全

虽然你的大部分数据应该是容易访问的，但有些信息将是非常隐私的，只有特定的员工才能查看。在这种情况下，数据安全对于保护数据和决定谁应该有权访问数据至关重要。这在处理工资或财务信息时尤其有用。

4.数据质量

数据治理最重要的一个方面是确保数据的可靠性和一致性。如果没有，你的团队可能会做出错误的决定，最终让你的公司损失一大笔钱。始终如一地检查数据的准确性可以过滤掉不正确、过时或损坏的信息。

5.数据集成

有时，需要组合来自各种来源的数据。在这些情况下，数据集成将这些信息分组到一个更大的数据集，从而提供有关业务的有意义的见解。通过将数据组合在一起，您可以更清楚地了解组织中不同功能之间的关系。

6.数据保存

你的公司应raybet电子竞技该有一个决定如何存储和保存数据的过程。毕竟，有些数据是经常使用的，而其他信息可以存档，甚至删除。这就是为什么要有一个通用存储系统来确保相关数据不会太难找到。

也有一些数据治理模型可以根据您的业务需求和所使用的数据治理类型采用。让我们在下一节中看看其中的几个模型。

4数据治理模型

1.个人分散执行

这个模型非常适合管理和维护所有数据的单个企业所有者。在这个模型中，创建和设置数据的同一个人通常是唯一使用它的人。我们可以使用下面的图片看到这个模型是如何运行的。

来源:情报组

2.团队分散执行

这个模型也是为管理和维护主数据的业务所有者构建的。然而，在这个模型中，数据是由不同团队的几个员工使用和共享的。这样，如果您的公司有几个办公室或商店，您就可以确保信息被分类并分发给团队中的每个人。看看这个模型是如何工作的，使用下图。

来源:情报组

3.集中式控制

在这个模型中，要么是一个业务所有者，要么是多个业务负责人控制主数据。个人或团队根据来自其他部门的请求控制数据的创建和设置。有了这个系统，数据被集中到团队领导那里，他们可以根据需要将信息分发给员工。对于拥有大量员工、需要规范内部信息共享方式的公司来说，这是有效的。

来源:情报组

4.集中数据治理和分散执行

最后的模型结合了上面列出的系统的不同方面。在这个模型中，有一个个人或团队控制主数据，但是每个团队创建自己的数据集来贡献信息。这意味着管理层和团队成员都有责任收集和共享内部数据。这对于那些想要精简管理团队数据的大型企业来说是件好事。

来源:情报组

现在我们已经熟悉了什么是数据治理以及如何实现它，下面讨论在创建数据治理框架时需要考虑的一些最佳实践。

5 .数据治理最佳实践

1.从较小的样本量开始。

最好不要用复杂或长期的项目启动数据治理程序。你可能会犯错或失去团队的动力。相反，从一个更小、更易于管理的项目开始，比如为一个团队分析数据。评估数据的状态，特别是它的收集、存储和使用，然后决定您将在计划中投入多少预算。

2.为你的项目创建一个团队。

如果您希望您的数据治理有效，那么您需要创建专用于您的程序的角色。该项目的负责人应该有很强的沟通技巧，并能够向公司其他成员传达其重要性。raybet电子竞技团队中的每个人都应该有明确的职责，并确保每个数据治理计划顺利、快速地运行。

3.对外部利益相关者保持透明。

对于外部利益相关者(客户、合作伙伴、投资者、供应商等)，你应该始终保持业务功能和变化的透明度。raybet平台在这种情况下，在设置数据治理程序之前，应该让所有人都知道它。您希望您的利益相关者知道，您公司数据的安全性和有效性是首要考虑的问题。raybet电子竞技

4.为数据治理设定明确的目标。

一旦您实现了新的治理系统，为您的计划设定目标将确保它的长期成功。这些目标可以包括保护顶级数据、减少团队之间的摩擦、降低数据管理成本以及创建更快的数据输入流程。无论你的目标是什么，它都应该是可行的，并包括一个通往成功的路线图。

5.项目完成后进行评估。

在每个数据治理项目完成后，您不应该只是拍拍自己的背，然后继续前进。毕竟，如果项目未能成功实现您的目标，就需要对其进行调整，以适应下一个计划。在您的数据上运行一些测试，以记录更改，并与您的团队讨论应该简化哪些流程，哪些流程需要重新调整。

要了解更多关于监督数据的建议，请阅读本指南数据管理．