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什么是数据治理以及如何创建有效的框架
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2021年1月18日
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什么是数据治理以及如何创建有效的框架

在我们当今的数字世界中,数据已成为所有行业的组织必不可少的资源。从预测分析到机器学习,企业在未来市场中竞争的能力取决于高质量数据的收集和管理。

大数据现在用于理解,定位和服务客户​​。这是最著名的应用程序之一 2.5亿字节的数据 每天创建。重点是研究客户,解释他们的喜好和行为,并使用此信息来预测趋势并根据消费者的需求和需求开发产品。

鉴于数据收集和分析的重要性,您的团队将需要一套全面的规则来确保您的数据安全和有用。您需要的被称为“数据治理”。这是调节整个组织中数据流的过程。

如果您想了解数据治理的概念,那么您来对地方了。本指南将向您介绍数据治理的基本知识,并为设计针对您的团队的系统框架提供实用指南。

定义数据治理:它是什么以及为什么重要

如果您以任何方式从供应商和客户那里收集信息,那么您已经在实施一种数据治理形式。简而言之,这就是如何在开展业务时保护收集的数据。数据治理详细介绍了有权访问特定数据集的个人的角色和职责。它还定义了确保数据问责制和所有权的适当措施。

有趣的是,即使数据收集和管理已经进行了数十年,但直到最近才将它们视为资产。这种数据爆炸和现实 快速变化的技术 数据管理及其数据治理分支对于业务运营至关重要。

请勿混淆,数据管理是所有开发和实施的系统的统称,以指导如何收集,分类,使用,归档,保护和丢弃数据。

另一方面,数据治理的目的是提供有关公司如何规范和衡量数据收益的政策,定义和准则。这包括如何以及在何处收集数据,如何以及在何处使用数据,以及谁参与了收集和处置之间的各个阶段。

数据治理框架的基本组成部分

为了支持公司的数据管理策略,应将数据治理框架设计为涵盖所有数据获取,分类,保护,存储和删除各个方面的综合计划。

您的数据治理框架应与数据管理的以下功能联系在一起:

  • 数据架构: 数据架构是指用户如何收集,保存,翻译,分发和使用数据的系统。数据体系结构的目的是解释相关数据并将其提供给需要的人。
  • 数据存储: 数据存储是数字信息的收集和保存。数字信息是应用程序,社交媒体,网络协议,用户首选项等背后的细节。
  • 数据管理: 数据管理是对公司数据资产的管理和维护,以始终如一地为用户提供可访问的相关数据。
  • 数据安全: 数据安全是指防止未经授权访问存储在计算机,数据库和网络中的敏感信息和数据的做法。
  • 元数据管理: 元数据管理是元数据的获取,维护,分类,合并和交付。
  • 数据质量管理: 数据质量管理是一个指导数据收集,应用和分发的系统。其目的是为业务用户提供高质量的相关信息。
  • 数据整合: 数据集成是指将来自不同来源的数据合并到一个集中式视图中所采取的措施。其主要目标是使分析工具能够提供实用,可操作的商业智能。
  • 商业智能和分析: 商业智能和分析是数据管理解决方案,可以通过使用统计信息和软件来解释原始数据来收集过去和现在的数据。实施这些系统可帮助企业做出更多由数据驱动的决策。

有效数据治理的好处

以下是开发数据治理框架的一些实际好处:

  • 数据驱动的决策过程:  有了一致的整合信息,决策者可以为业务的未来做出更好的选择。
  • 运营效率: 由于简化了流程,因此数据治理框架可以提高数据管理的效率,从而可以降低维护和升级的需求。
  • 改善数据质量: 决策者更可能相信由数据治理框架指导的系统产生的信息质量。
  • 改进的数据责任制: 借助数据治理框架,成员可以更轻松地访问公司的数据资产。通过定义每个数据用户的角色和职责,分配问责制也将更加容易。
  • 降低成本: 简化系统的实施以处理数据可以降低数据管理的成本。
  • 合规性: 公司和拥有网络存在的任何人都必须遵守有关数据安全和隐私的法规和标准。拥有数据治理系统将确保您符合要求。
  • 收入增加: 一个有效的数据治理系统将帮助企业做出更好的决策。它还可以降低维护成本和错误。实际上,上述所有收益将有助于增加收入。

如何创建有效的数据治理框架

数据治理的主要目标是保护组织数据并确保收集和存储客户信息的过程安全。

消费者越来越意识到数据的隐私,这已成为是否向公司购买的一个因素。事实上, 48%的买家 已经改变了公司的数据政策或数据共享做法。  

数据治理策略的另一个目标是通过可用于数据用户的可靠,相关信息来提高业务绩效。因此,有效的数据治理框架需要针对谁,什么,如何,何时,何地以及为什么进行计划。

制定策略

作为数据治理框架的第一步,您需要根据公司想要的长期和短期目标来定义策略。当您这样做时,确保您开发的系统随业务增长而发展也很重要。它还应命名将参与该项目的公司成员及其角色。

在规划阶段,这也是您安排长期和短期目标来衡量数据治理系统成功与否的最佳时机。将所有这些记录下来并分发给您的团队将使每个人都参与其中。您可以放心,您就是所有人 朝着一个目标努力.

评估您当前的数据治理策略

作为企业,如果您从客户和供应商那里收集和存储信息,那么您已经在使用数据治理系统。下一步是找出公司中正在实施哪些数据治理策略。这将帮助您的团队确定当前系统在哪些方面产生积极的结果以及哪些方面需要改进。

如果您需要熟练的专业人员来咨询或评估您的数据治理策略,那么Upwork可以提供最多的 独立数据分析师 在市场上。

建立您的政策和程序

该阶段需要您创建指导数据治理策略的策略和过程。这些示例包括采购规则和规定,您将用于收集的渠道以及保护数据的方法。它还应包括数据质量审核的建议时间表。

需要指定的另一个重要组成部分是如何实施这些策略。为了引入新系统,数据治理团队可能需要进行全公司范围的教育活动。

强烈建议您向团队成员提供可访问且易于理解的政策副本。在本文档中,您可以通过描述数据治理系统可以为您的业务带来的切实影响来激励他们遵守。

分配角色和职责

确定数据治理团队中合适的职位和所需人员对于该计划的成功至关重要。您的数据治理团队将需要高级主管人员,这些主管人员有权做出高层决策并可以设置程序的总体方向。

您的数据治理团队也需要由团队负责人,IT代表和协调员组成。他们将与所有部门合作,以确保在整个公司内以相同的方式实施这些策略。他们负责执行政策,提出项目以及监视和报告所用策略的结果。

该团队中的角色可能包括数据质量主管,数据管家,元数据主管和数据架构师。为确保您的数据治理团队拥有合适的人才,而又不会造成入门麻烦,请利用Upwork来 聘请熟练的架构师,数据经理和软件开发人员。独立和高素质的专业人员可以提供长期合同或一次性工作。

识别和利用工具

选择和利用有效的数据治理工具不仅可以保护公司的数据安全,还可以确保您满足不断变化的合规性标准的要求。

要了解您的业务所需的工具,首先应了解要分析的数据类型以及数据集成要求。这些工具将属于数据分析,元数据管理,数据沿袭和数据保护等类别。

衡量结果

您的数据治理系统不是“设置后遗忘”的系统。相反,这是确保公司不断发展的不断实践。由于可用数据格式的数量,衡量策略有效性的过程可能会变得很复杂。但这并不意味着您不应该尝试。这仅意味着您需要提供有价值的指标来评估程序的成功。

您的数据治理绩效衡量指标可以包括:

  • 数据质量度量: 根据完整性,准确性和及时性监控策略生成的数据质量。另外,设置控件以测量使用了多少收集的数据以及存储的数据量是增加还是减少。
  • 安防措施: 不要忘记包括指导纸质文件处理方式的政策和措施。检查您的数字和纸质指标随着时间的推移如何运行,可以告诉您您的策略是否运转正常。
  • 合规性: 为每个部门创建一个认证过程(自我认证或其他方式),以确认是否符合数据治理政策和程序。
  • 利益相关者标准: 这些措施可能包括接受新系统培训的工人数量,生产率的提高以及利益相关者的满意度等。
  • 通过客观标准衡量: 提供度量标准以衡量结果是否正在降低,例如由于不良数据和监管机构的处罚导致的不正确决策。

向团队和利益相关者展示指标的一种好方法是通过 数据可视化。信息图表所需的解释最少,有助于清晰地传达信息。参与最高评价 数据可视化专家 在Upwork上为您的数据治理措施创建有影响力的视觉效果。

创建具有独立专业人员的数据治理框架

有效的数据治理策略对于确保您的公司可以访问安全,随时可用的高质量数据至关重要。除了要求合规外,良好的治理还可以提高生产率和成本效率。

为确保数据仍然是贵公司的竞争业务优势,请投资有效的数据治理策略,然后选择合适的团队成员来帮助您进行管理。

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