为什么数据治理对业务成功至关重要

例如，如果你开了一个葡萄园，你会期望完全监督酿酒过程：从葡萄种植的条件到瓶子最终被塞住的时间。

大部分公司认为大数据对其业务“至关重要”，但是，其中太多的组织在实施完全监督数据流的基本要素方面落后：数据治理。这些公司无法理解信息如何在整个企业中真正流动：企业的哪些部分拥有和/或使用不同的数据资产。

通过实施强大的数据治理策略，你可以随时确切地知道您掌握了哪些信息。你的员工对数据生命周期的每个步骤都具有可见性和透明度，从收集和存储一直到报告和决策。与你的员工一样，你的企业数据是一项宝贵的资产，需要谨慎管理和监控。数据治理涉及在整个企业中建立流程，帮助你更有效地制定更明智的数据驱动决策。作为一个团队，通常在业务和IT之间取得平衡。

当你提高数据的可用性，可靠性，质量和安全性时，你可以确保你的员工始终能够访问他们所需的信息，以便在工作中获得最佳性能，同时应用安全性以及控制其中的任何其他关键因素。访问组织中的数据。

构建数据治理战略的好处

不幸的是，大多数公司想实现的数据治理方案都是失败的。虽然这个比率非常高，但并不令人震惊。由于未能实现良好的数据治理，这些组织错失了诸如以下优势：

更好的决策： 如果没有可靠的分析和报告解决方案，就不可能成为“数据驱动”的组织。通过提高企业数据的一致性，准确性和质量，您将对自己的业务决策更有信心。

提高生产力：很多企业表示，由于数据不准确，他们浪费了资金。更好的数据治理意味着当两个数据源发生冲突时，员工不再需要花费宝贵的时间来搜索正确的信息。

更容易的合规性和审计：相关法规严格控制某些行业的公司如何处理敏感数据。明确定义的数据治理策略可帮助您向审计人员提供信息安全存储且不会在传输和静止时被篡改的情况。

实施强大的数据治理策略是您可以为业务的未来做出的最有价值的投资之一。

数据治理中的难点

1、委员会政治

许多组织的数据治理项目都失败了，因为公司愿意为项目的理想付出代价，但却没有完全致力于其成功。在许多情况下，随着治理委员会成员陷入日常任务，数据治理就会被搁置。但是，业务方在数据治理中发挥着重要作用：定义所有员工必须注意和监控的规则，指标和KPI。

其他数据治理项目失败是因为委员会陷入了两个极端之一：要么程序如此高级，要么不处理实质性问题，要么陷入琐碎的细节中，这些细节并非真正必要，例如，当委员会使用近乎严苛的意味着相信他们需要“数据警察”来控制他们的“数据公民”。

2、不具代表性的数据

当业务的不同部分正在接收不具代表性或意外的数据时，实施成功的数据治理计划变得更加困难。业务的一部分中的员工将以文档作者未能预料到的方式使用表单上的字段和代码，这一点非常普遍。这可能是因为表格尚未更新以反映当前的商业现实。

无论是什么原因，这些预期的差距都会产生数据质量问题：数据如何实际转化并带入整个组织。由于存在如此多的交叉线和错过的信号，因此很难在合并不同类型的数据时遇到困难而沮丧。

3、数据不一致

如果业务的不同部分不共享一个共同的词汇表，即使报告相同的KPI，您的数据也可能不一致。这不仅会造成混乱和不良见解的负面反馈循环，而且还会使首先启动治理计划变得更加困难。

例如，多个用户可以定义他们自己的计算重要业务指标的方式，例如盈利能力和收入。更糟糕的是，这些计算是在与组织的集中信息资产断开连接的单独Excel电子表格中进行的。由于这些文件与公司的标准化流程或其单一版本的事实不同步，因此当需要一起坐在桌旁时，不同的部门不会说同一种语言。

4、数据孤岛

也许数据治理计划面临的最大挑战是数据孤岛：信息存储库仍然由单个团队或部门控制，并且对整个组织不可见。

当某些派系将其数据与公司其他部门隔离开来时，员工无法从数据可能包含的答案和见解中受益。大多数公司表示他们在数据孤岛方面遇到了中等或高难度。

如果实施得当，数据治理计划应该通过让整个组织了解这些破碎的数据库，以及通过定义流程来记录部门之间如何相互共享数据来帮助打破孤岛。

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